Нейрон

Сознание рефлексия субъектом действительности, своей деятельности, самого себя. Оно порождается не природой, а самим человеком и окружающим миром, семьей, обществом.
В свое время Г. В. Ф. Гегелем были высказаны идеи о трех слоях в его учении о субъективном духе, который выделял три ступени в развитии субъективного духа: антропологию, феноменологию и психологию. Сегодня этот подход вполне применим к сознанию.

Введение. Понятие сознания

Вопрос о сознании у людей возникал с давних времен, но понимание проблемы и ее формулирование появилось сравнительно недавно, впервые явно упоминается в работе Рене Декарта. По традиции начну с Р. Декарта, который первым предложил отождествить психику и сознание (мышление). Сам термин сознание Декарт не употреблял.

Декарт определяет сознание как все то, что совершается в нас осознанно, поскольку мы это понимаем. Таким образом, не только понимать, хотеть, воображать, но также и чувствовать есть то же самое, что мыслить.

Сознание это рефлексия, включенная в различные умственные акты, такие как восприятие, мышление, сомнение, верование, волнение и т. д. Сознание представляет собой внутренний, незамутненный взор ума, от которого практически ничто не может быть скрыто. (по Дж. Локку).

Зигмунд Фрейд считал, что следует расширить определение сознания как преднамеренной и целенаправленной психической активности. Определение оказывается в равной мере применимым и к бессознательному. Фрейд, возможно первым, разглядел в содержимом бессознательного смысл и намерение.

Сознание это способность оценивать сенсорную информацию, реагировать на нее критичными размышлениями и действиями и сохранять следы событий в памяти, чтобы прошлые отпечатки или действия могли быть использованы в будущем (А. Р. Лурия).

Бессознательное, по К. Юнгу, есть совершенный источник нашей общности и креативность. Коллективное бессознательное это образ мира, на формирование которого ушла вечность Оно состоит из совокупности инстинктов и их коррелятов, архетипов. Подобно тому как каждый из нас обладает инстинктами, он также обладает запасом архетипических образов
На бессознательном уровне в опытах обнаруживаются умственные процессы: восприятие, представление, намерение, вспоминание и т. п., где они недоступны для интроспекции.

Центральная догма нейробиологии. Основным объектом нейробиологии человека является нервная система, состоящая из двух больших частей:
а) центральной нервной системы (ЦНС), включающей и управляющий ею головной мозг;
б) периферической нервной системы, состоящей из периферических нервов, а также двух других подсистем вегетативной нервной системы (делится на симпатический и парасимпатический отделы) и диффузной (соматической) нервной системы.

Головной мозг важнейший орган ЦНС, который в свою очередь состоит из частей, т.е. областей или структур мозга (рис. А ). В основе догмы лежит предположение, что все нормальные функции здорового мозга и все их паталогические нарушения объясняются, исходя из свойств основных структурных компонентов мозга. Вся деятельность мозга определяется событиями, действиями, происходящими в определенных частях мозга.

Основные концепции сознания. Нервная система это телесный орган и действует в пределах всего тела. Отдельные функции нервной системы осуществляются ее подсистемами, организованными в соответствии со своим назначением. Работает принцип передачи сигнала (возбуждение/торможение), а также структурный иерархический принцип.
В статье не раскрывается клеточный подход: нейрон, дендрит, аксон, синапс, сигнал и др.
Нейрон в рабочем состоянии это заряженный конденсатор. На внешнем слое мембраны клетки концентрируются положительные ионы (ионы натрия Na+), на внутреннем слое возникает отрицательный заряд. Если нейрон начинает (решает) действовать, то открываются натриевые канальцы, ионы проникают внутрь и начинается деполяризация заряды нейтрализуются. Сигнал деполяризации бежит вдоль по аксону до синапса и далее по цепочке связей. Нейроны (клетки) ЦНС не делятся и не обновляются (их более 86 миллиардов), но со временем часть из них разрушаются, гибнут.

Адресуюсь к математикам, которые могли бы поучаствовать в создании отдельных алгоритмов и моделей функционирования сознания, а к специалистам по информационной безопасности с предложением заняться основами новой теории безопасности в целом и информационной в частности. Повод задуматься об этом я в статье высказал.

Что в сознании изучается

1. Феноменальный опыт сознания, т. е. непосредственное переживание картинки окружающего мира
2. Процессы переработки информации, осознаваемые и неосознаваемые это область когнитивных коррелятов сознания.Стимул слово на 30 миллисек не виден человеку, но мозг воспринял и обрабатывает. Река берег.
3. Процессы нейрональных коррелятов сознания.

Для сознания справедливы и действуют следующие законы:

1. Закон Клапареда (закон осознания).Мы осознаем лишь в меру нашего неумения приспособиться. Чем более что-то употребляется автоматически, тем труднее оно осознается.
2. Закон смещения или сдвига. Осознать что-то чаще всего означает перевести это что-то в плоскость языка. Сознание может изменяться уменьшаться или увеличиваться, утрачиваться при обмороке. Возникло понятие поле сознания, образно это прожектор, луч которого освещает внешнее или внутреннее поле. Перемещение луча по полю выражается в явлениях внимания. Поле внимания или поле сознания бывает широким, узким, более или менее устойчивым, концентрированным или рассеянным.
3. Закон содержания поля сознания. Актуально сознаваемым является лишь то содержание поля сознания, которое определяется предметом действия, связано с мотивацией и целью действия.
4. Закон вытеснения (в подсознание). Нам желательно не осознавать неприятные вещи и они как бы вытесняются из поля сознания в область подсознания, где продолжают существовать, но уже не осознаются. Это предмет психоанализа (З. Фрейд).

Что же мы знаем о сознании на сегодняшний день? Сознание это некоторый механизм в мозге, который выстраивает непротиворечивую картину мира, который позволяет нам контролировать наше поведение и в то же время позволяет нам объяснять его, строить интерпретации происходящего, прогноз будущего в окружающем мире.

Сознание является продуктом и результатом деятельности систем, к которым относится и индивид (личный опыт), и общество (общественное сознание), а не только мозг (разум, интеллект). Способность осознавать не является функцией какой-то одной части мозга. Скорее ее нужно искать в совместной деятельности отдельных систем мозга, каждая из которых вносит свой особый вклад в работу всей функциональной системы в целом. Психическая деятельность человека имеет трехуровневую структуру, включая сознание, подсознание и надсознание сверхсознание. Сознание включает то, что может быть передано речью другим. Подсознание защищает сознание от излишней работы (примеры стереотипов поведения) и психических перегрузок.

Сверхсознанию приписывают творческую интуицию, которая не контролируется сознанием и волей. Например, сверхсознание защищает нарождающиеся гипотезы от консерватизма сознания, от чрезмерного давления ранее приобретенного опыта. Игры детей тренируют сверхсознание, обладают самоценностью так как игра свободна от достижения утилитарных целей, в ней решаются бескорыстно-творческие задачи, приобретаются знания, умения и навыки.

Главными элементами сознания человека являются его ощущения, чувства и представления. Учеными отмечается, что основные процессы психики это результат творческого синтезирования, который дает возможность сознанию открыть такие процессы, как апперцепция и перцепция. Что же такое апперцепция? Это процесс, с которым сознание реализует свой потенциал к самоорганизации, он противостоит принципу ассоциации, приводя к осмыслению и расстановке в правильном порядке всех психологических элементов.

Необходимость возникновения, формирования сознания, социальная обусловленность, вызвана у человека потребностью объяснить факт, что вещи не только существуют, но еще и отмечаются и познаются. Главная функция сознания это познавание, другая функция адаптация. Именно они способствуют успешности поведения.

Чаще всего среди систем мозга, формирующих сознание, называют:
ретикулярную формацию ствола мозга, контролирующую уровни бодрствования;
вторичные зоны задних (афферентных) областей коры полушарий, обеспечивающие хранение и регистрацию, поступающей сенсорной информации;
наиболее важные медиальные зоны лобных долей, участвующих в формировании побуждений и программ действия, а также играющие основную роль в сознательной регуляции целенаправленного поведения.
клауструм.

В настоящее время нейрофизиологи пытаются понять природу человеческого сознания, изучая клауструм крошечную прослойку серого вещества глубоко в мозге.

В 2005 году была опубликована статья Фрэнсиса Крика и Кристофа Коха, в которой предполагалось, что Claustrum может играть определённую роль в работе сознания. Незадолго до своей смерти Френсис Крик также дал интервью директору Исследовательского центра высшей нервной деятельности (англ. Center for Brain and Cognition) Рамачандрану Вилейануру: Рама, я думаю, что секрет сознания заключается в Claustrum, не так ли? Иначе зачем эта крошечная структура подключена к столь многим структурам мозга.

Несмотря на применение самых изощренных технологий, ученые пока не могут сказать, как серые клетки превращают потоки разрозненной информации от органов восприятия в яркий внутренний мир.

Далее выскажем пожелание читателю внимательно ознакомиться с рисунками А и Б, которые представляют материальную основу и организацию предмета дальнейшего изложения.

Рисунок А Схема центральной нервной системы. Головной мозг


Рисунок Б Схема вегетативной нервной системы. Римскими цифрами обозначены порядковые номера черепно-мозговых нервов

Важнейшим свойством таких систем является возможность создания недостающих им функциональных органов, своего рода новообразований (примером для мозга человека является новая кора), которые в принципе невозможно редуцировать к тем или иным компонентам исходной системы. Сознание должно выступать в качестве суперпозиции функциональных органов.

Свойства сознания

У. Джемс выделил четыре существенные черты сознания:
1) каждое состояние сознания является частью личного сознания;
2) в отличие от тождественности воспринимаемых нами объектов его состояния никогда не бывают абсолютно тождественными, они изменчивы;
3) непрерывность личного сознания;
4) избирательность, выражающаяся в частности во внимании и обдумывании.

Можно перечислить ряд характеристик феноменального сознания или сознания вообще: квалитативность, интенциональность, субъективность, приватность, отсутствие пространственного протяжения, невыразимость, простота, безошибочность, прямое знакомство и внутренняя природа. Таково рабочее определение сознания.

1. Квалитативность (качественность) это то, каким образом вы испытываете свой внутренний субъективный опыт. Обычно это сенсорные характеристики: цвет, тактильные, вкусовые ощущения и т. д., а также эмоции.

2. Приватность сознательного опыта означает, что вы не видите то, как я вижу вас. Даже если в будущем изобретут средство увидеть то, чт другой человек наблюдает в своем мозге, то все равно нельзя будет увидеть его сознание, ведь увиденное будет вашим собственным сознанием. Нейроны в мозге можно увидеть хирургическим путем, но с сознанием это не сработает, потому что это абсолютная приватность.

3. Отсутствие пространственного протяжения свидетельствует о том, что, когда я смотрю на белую колонну, моя голова не увеличивается на объем этой колонны. У ментальной белой колонны нет физических параметров.

4. Невыразимость ведет к понятию простоты и неразложимости на другие характеристики. Некоторые понятия невозможно объяснить через более простые. Например, как объяснить, что значит красное? Никак. Объяснение через длину волны не считается, потому что, если начать подставлять его вместо слова красное, значение высказываний изменится. Некоторые понятия можно выразить через другие, но в первом приближении они все кажутся невыразимыми.

5. Безошибочность означает: вы не можете ошибаться насчет того, что находитесь в сознании. Вы можете заблуждаться в суждениях о вещах и явлениях, вы можете не знать, чт стоит за ментальным образом, но если вы с этим образом сталкиваетесь, значит, он существует, даже если это галлюцинация.

6. Недоступность извне к сознанию. Даже зная, что кто-то не находится в бессознательном состоянии, это не дает возможности изучать его сознание.

7. Обобщенность и отвлеченность. Сознание оперирует не реальными предметами и
явлениями окружающего мира, а обобщенными и абстрактными понятиями, лишенными части атрибутов конкретных объектов действительности.

8. Целостность. Сознание психически здорового человека, как правило, обладает
целостностью. В рамках данного свойства возможны внутренние конфликты ценностей или интересов. При некоторых видах психических заболеваний целостность сознания нарушается (шизофрения расщепление сознания).

9. Константность. Относительная устойчивость, неизменчивость и преемственность сознания, определяемые памятью. Константность сознания обусловливается свойствами личности.

10. Динамичность. Изменяемость сознания и способность к непрерывному развитию,
обусловливаемая кратковременными и быстро сменяющимися психическими процессами, которые могут закрепляться в состояниях и в новых свойствах личности.

11. Искаженность. Сознание всегда отражает действительность в искаженном виде (часть информации теряется, а другая часть искажена индивидуальными особенностями восприятия и установками личности).

12. Индивидуальный характер. Сознание каждого человека отличается от сознания других людей. Это связано с рядом факторов: генетическими отличиями, условиями воспитания, жизненным опытом, социальным окружением и пр.

13. Способность к рефлексии. Сознание обладает способностью к самонаблюдению и самооценке, а также может представлять себе, как его оценивают другие люди.

Кое-какие факты о сознании, его свойствах дают исследователю наблюдения за больными с дефектами и заболеваниями мозга, но систематическими исследованиями это, конечно, не является и ожидать больших успехов здесь не приходится.

Наличие уровня информационной интеграции. Определяется временем. Время, затрачиваемое на измерение информационной интеграции в сети нейронов, увеличивается в геометрической прогрессии по сравнению с числом рассматриваемых узлов что означает, что даже при использовании наилучшей технологии вычисления могут длиться дольше, чем жизнь Вселенной. Новая идея подобных вычислений (Токер) за пару минут обеспечивает получение результата.

Функции сознания

Сознание не просто высшее личностное образование, оно осуществляет три взаимосвязанные функции: регуляцию психических процессов, регуляцию отношений и регуляцию деятельности субъекта (С. Л. Рубинштейн).

Две основных функции сознания выделяются в работах В.С. Ротенберга:
Объективирование и закрепление в речи знания об объективной реальности и выделение из окружающей среды самого себя как субъекта познания этой реальности. С этой функцией сознания связано формирование значений.
Выделение себя из окружающей среды в качестве субъекта личности. Эта функция со-знания обеспечивает возможность самовосприятия и самооценки. С ней связано формирование личностного смысла.

Так же к основным функциям сознания можно отнести следующие:
* отражательная (принцип зеркала и памяти);
* порождающая (творческая, или креативная);
* регулятивно-оценочная;
* рефлексивная;
* духовная;

Трудная проблема (термин введен философом Дэвидом Чалмерсом, 1995 г.) сознания (англ. hard problem of consciousness) это проблема объяснения того, почему у нас есть квалиа (ментальные состояния) или феноменальный опыт, как ощущения приобретают такие характеристики, как цвет или вкус; почему у субъекта появляются определенные состояния сознания, измененные состояния.

Другими словами, это проблема поиска ответов на два вопроса: каким образом мозг порождает сознание? И почему сознание существует, почему сознание возникает?

Общеизвестными научными методами ответов на эти вопросы пока получить не удалось.
К легким проблемам относят поиск ответов от третьего лица на вопросы типа: что делает сознание, какова его структура, как оно изменяется с течением времени?
Утверждается, что сейчас известно устройство и принципы функционирования головного мозга, как мозг контролирует поведение организмов и понимание самого поведения, но из этого отнюдь не следует понимание сознания.

Теории и методы изучения сознания

В число наиболее существенных и влиятельных нейробиологических теорий входят следующие:
теория интегрированной информации (англ. integrated information theory);
теория динамического ядра (англ. reentrant dynamic core theory);
теория глобального рабочего пространства (англ. global workspace theory);
теория нейронального глобального рабочего пространства (англ. global neuronal work-space theory);
дуплексная теория зрения (англ. duplex vision theory);
теория рекуррентной обработки (англ. local recurrence theory);
теория микросознания (англ. microconsciousness theory);
таламокортикальная теория (англ. thalamocortical binding theory);
теория ощущения происходящего (англ. consciousness as the feeling of what happens).
Теория когнитивного диссонанса (англ. A Theory of Cognitive Dissonance Леон Фестингер) и это разумеется не полный перечень.

Когнитивная система, когнитивная структура (от лат. cognitiо познание) система познания (человека), сложившаяся в его сознании в результате становления его характера, воспитания, обучения, наблюдения и размышления об окружающем мире.

На основе этой системы ставятся цели и принимаются решения о том, как надо действовать в той или иной ситуации, стараясь избежать когнитивного диссонанса. В основе когнитивной системы лежит взаимодействие мышления, сознания, памяти и языка; носителем такой системы является мозг (человека). Третьей чертой сознания Джемс назвал непрерывность из чего следует понятие потока сознания.

Единство сознания и деятельности. Линии непрерывности или прерывистости состояний сознания четко обозначены в патологии. Так, в выстраивающихся в непрерывную линию разных видах оглушения, сопоре и коме ярче всего выражена непрерывность сознания. В формах типа делирия, онейроида смежность, а в формах типа сумеречных состояний, особенно при эпилепсии, замкнутый мирок прерывности (Спивак Д.Л., 1989).

Исследование сознания представляет значительные трудности, а о расстройствах его приходится судить по косвенным признакам: мимика, жалобы (некоторые больные жалуются на неясность сознания), реакции на внешние воздействия, оценка ориентировки, внимания, мышления и другие.

Неинвазивные методы изучения сознания.

Для исследования психофизиологических механизмов бодрствования и сна широкое распространение получила электроэнцефалография. С поверхности кожи головы можно записывать и вызванные потенциалы мозга, которые возникают в ответ на различные сенсорные раздражители (световую, звуковую и иную стимуляцию).

Существуют неинвазивные технологии сканирования мозга, включая новые
варианты МРТ,
магнитоэнцефалографию (МЭГ измерение магнитных полей, образующихся в результате электрической активность мозга),
диффузионную трактографию (анализ пучков нервных волокон в головном мозге) и
стандартная методика ТМS (трансчерепная магнитная стимуляция) определенных областей мозга, которая обеспечивает (по реакции мозга в различных его состояниях на такое воздействие), оценивание способности мозга интегрировать информацию.

Аналитическая интроспекция. В качестве метода изучения сознания длительное время выступала в основном интроспекция как систематическое использование самонаблюдения для научных целей. Для изучения различных состояний сознания используются описательные методы, основанные на наблюдении за собственным поведением и самоотчетах испытуемых о своих переживаниях.

Для изучения сознания все чаще стали использовать лингвистические методы, поскольку непосредственным репрезентативом сознания является язык в его речевой форме. Анализ изменений в характеристиках речи (лексика, семиотика и грамматика языка) при тех или иных психических состояниях, изменениях физиологических процессов в центральной нервной системе широко используется в психолингвистике и нейролингвистике. В настоящее время разработаны и количественные методики измерения изменений речи у лиц в обычном и измененном состояниях сознания (Спивак Д.Л., 1986).

Установлено, что в головном мозге существует регулярная сеть нейронов, напоминающая структуру возбуждения нейронов новой коры. Пространственное разрешение неинвазивных методов сканирования мозга постоянно увеличивается с невероятной скоростью.

Методы моделирования функционирования мозга

Моделирование выполняют с применением неинвазивных и инвазивных (с животными) методов.
Создано несколько крупномасштабных проектов по компьютерным моделям мозга, например, лаборатория в Колд-Спринг-Харбор получила 500 терабайт информации в результате сканирования головного мозга мышей, и выложила модель для общественного доступа в июне 2012 года.

Проект позволяет пользователям изучать мозг подобно изучению поверхности Земли программой Google Earth. Вы можете перемещаться внутри мозга и при более сильном приближении рассматривать отдельные нейроны и их контакты. Можно выделить определенную связь и следовать по ней вдоль всего мозга.
Другой проект HUMAN BRAIN: попытка смоделировать работу мозга на компьютере проект стоимостью в миллиард евро (2013 года). Проект подвергался учеными жесточайшей критике.

Тем не менее идея оказалась слишком привлекательной схожие инициативы были запущены в США (BRAIN Initiative) и Китае. Сам Human Brain Project (НВР) продолжает работу, хотя и в скорректированном виде. Да и сам идеолог проекта Маркрам не пострадал от того, что не сдержал данное десять лет назад обещание, отмечает в своей юбилейной колонке один из самых влиятельных американских научных журналистов Эд Йонг. Маркрам обещал создать 3D-атлас характеристик мозга с разрешением в 50 раз лучшим, чем есть сейчас.

Инициаторы проекта BRAIN Initiative сформулировали задачу так: мы хотим получить, во-первых, полную карту спокойного мозга, т. е. каждую связь каждого нейрона; во-вторых, полную карту активного мозга, т. е. отслеживать в реальном времени (на экране монитора), как возникают, распространяются и гаснут возбуждения, как нейроны образуют активные подсистемы. До решения этой задачи пока далеко. Хорошая статья по данной тематике.

Аппаратное, макетное моделирование. Изображения полученные электронными микроскопами демонстрируют поразительное сходство устройства электронных микросхем (увеличить) и структур реального мозга. Нейронные сети создаются не только программные, но и аппаратные.


Рисунок В фрагменты многослойных структур слева электронная микросхема; справа- сеть нейронов новой коры мозга.


Рисунок Г фрагменты многослойных структур изображения регулярных связей нейронов в новой коре

При проверках гипотез разные состояния по уровням и областям мозга достигаются приемом различных медпрепаратов, которые изменяют уровни выхода важных трансмиттеров (специальных веществ, например, ацетилхолин, глутамат и др.). В условиях анестезии, по-видимому, полностью нарушается информационная интеграция мозга.

Антропный принцип в теории сознания

В рамках принципа формулируются вопросы: могла бы вселенная существовать без населяющих ее сознательных существ, насколько важно сознание для вселенной в целом? И другие, вопросы, например, намеренно ли законы физики задумывались такими, чтобы обеспечить существование сознательной жизни? Является ли наше место во вселенной как в пространстве, так и во времени каким-то особенным? Этот перечень и другие вопросы возникают в рамках научной гипотезы, называемой антропный принцип.

О безопасности. Взгляните на планету Земля со стороны. Внутри планеты бушует огонь и пламя (о вулканах знают все), снаружи ужасные космические излучения, мертвый холод, а между этими молотом и наковальней, стихиями природы тоненькая пленочка атмосферы, внизу которой ещё тоньше биосфера. Она развивается, информация стала ведущим направлением в развитии человечества. Пленочка эта существует миллиарды лет. Какие законы безопасности защищают, сохраняют ее столь длительное время, почему и зачем?

Понятно, что такая безопасность зиждется не на административно-правовом принципе (АПП), как это реализуется у людей в настоящее время. Безопасность обеспечивается строгим выполнением написанных инструкций, которые по предположению предусматривают все возможности нежелательных ситуаций. Нарушил инструкцию будешь наказан.

Изъяны АПП-концепции безопасности явные: Чернобыль, Фукусима, подводные лодки батискафы с людьми гибнут, лесные пожары уже становятся обыденностью и т. д., финансово-валютные организации (банки) лопаются, и это при наличии служб безопасности, наличии людей ответственных за безопасность. Написаны горы цветных книг (пример оранжевая книга), создана ГосТехКомиссия, замененная ФСТЭКом, и что?

Концепция сильного искусственного интеллекта (ИИ). В ней полагается, что разум возникает путем реализации сложного алгоритма, который последовательно воплощается объектами физического мира. Природа этих объектов значения не имеет. В качестве аппаратной части могут использоваться объекты любой природы и в них манипулируют нервные сигналы, электрический ток, текущий по проводам, приводные ремни трансмиссий, трубы водоснабжения и др. алгоритм рассматривается как нечто самодостаточное.

Здесь привлекается математический мир Платона, в котором алгоритм может существовать вне зависимости от любой физической реализации. Математические понятия обитают лишь в умах. Возникает своеобразный замкнутый круг: для возникновения алгоритмов требуются умы, а умы возникают лишь при наличии алгоритмов.

Видимое преобладание вещества над антивеществом в наблюдаемой части Вселенной называется барионная асимметрия.
Квантовая механика (наиболее фундаментальная теория материи из существующих) предоставляет учёным формулы, позволяющие очень точно прогнозировать результаты эмпирических наблюдений, однако рисуемую квантовой механикой картину мира очень трудно осмыслить. Поскольку проблема сознания не менее загадочна, многие исследователи предполагают наличие глубокой связи между двумя этими тайнами.

Предпосылки для разработки теории Сознания

Над источниками и причинами познания задумывались ученые разных специальностей. Психолог Юм, а за ним философ Кант и его последователи (Шеллинг, Гегель и др.) копнули проблему достаточно глубоко и основательно.

И. Кант не задавался вопросом, откуда берутся познавательные способности, он констатировал факт, что они существуют, и исследовал, как они работают. В результате Кант пришел к выводу, что существует система категорий, концепций, логических правил и методов вывода (таких как заключения относительно причинных связей между событиями), которые используются в познании природы.

Эта система чистого разума по Канту имеет априорный характер она существует в нашем сознании прежде всякого опыта и является основой научного познания природы. Эти положения можно считать исходной предпосылкой и возможностью. Концепция чистого разума подверглась жесточайшей критике (А. Шопенгауэр), но не по существу средств и методов познания.

Естественно, что приближение фиксированного мышления человека наложило свой отпечаток: Кант утверждаети в рамках этого приближения вполне логично(!), что так как чистый разум априорен, то наш рассудок в познавательном процессе предписывает свои законы природе: хотя вначале это звучит странно, но тем не менее.

Другими предпосылками следует считать установленные факты, закономерности и законы. Перечислим основные отделы мозга и системы, связанные с ними. Часть подобных систем моделируется в компьютерах, на основе результатов разрабатываются устройства, вживляемые в организмы и заменяющие поврежденные природные органы.

Эти мозговые протезы при успешном функционировании свидетельствуют о том, что наука правильно осознала назначение и функции симулируемого органа. Это весьма важное и перспективное направление деятельности ученых.
Для разработки общей теории сознания очень важно установить организационный принцип, который обеспечил бы подходы к феномену Сознания (с большой буквы), доступные для экспериментальной проверки.

Система зрительной информации

Зрительный нерв, идущий от сетчатки, содержит всего 12 выходных каналов, через каждый из которых проходит лишь небольшое количество информации об объектах в поле зрения. Это не изображение с высоким разрешением, а лишь набор очертаний и указаний относительно объектов, попадающих в сцену. Мы в своем сознании воображаем себе окружающий нас мир на основании воспоминаний, хранящихся в новой коре, которая медленно интерпретирует серию образов, поступающих по параллельным каналам. Одни клетки посылают лишь контуры предметов (контраст), другие протяженные области одинакового цвета, третья группа клеток воспринимает и передает исключительно фон за объектом.

Насколько неверные представления мы получаем в жизни о собственной зрительной системе. Многие думают, что мы глазами видим мир во всем объеме. На самом деле мозг получает от 12 каналов очень мало лишь подсказки, контуры в пространстве и времени. Если увеличить детальность, т.е. объем информации, то кора мозга (или ИИ) просто не справится с её обработкой. Разработчикам и создателям ИИ давно ясно, что оставлять для обработки следует лишь самые заметные детали. Дальше работает иерархический принцип обработки, восполняя картину окружающей действительности.

Обычно нам кажется, что зрение сознательная функция: если я вижу, значит, я осознаю. В случае слепого зрения пациент отрицает, что он что-то видит, однако, если его попросить угадать, чт находится перед ним, он угадывает. Все дело в том, что у нас есть два зрительных пути: один сознательный ведет в затылочные зоны коры головного мозга, другой более короткий в верхний отдел коры. Если у боксера будет работать только сознательный зрительный путь, он вряд ли сможет уворачиваться от ударов он не пропускает удары как раз благодаря этому короткому, древнему пути.

Зрительное восприятие это когда вы можете сказать, что и где, а зрительное ощущение это когда при этом вы еще имеете ментальную картинку. Выполняется примерно одна и та же когнитивная функция распознавания объекта, но в одном случае это распознавание сознательно, а другом нет. Слепое зрение это зрительное восприятие без сознания.

Чтобы какая-то функция в мозге была сознательной, нужно, чтобы выполнение определенной когнитивной задачи сопровождалось внутренним субъективным опытом.

Именно наличие приватного опыта является ключевым компонентом, позволяющим сказать, есть сознание или нет. Это более узкое понятие называется феноменальным сознанием (phenomenal consciousness).

Система звуковой информации. Здесь ситуация аналогичная. Особенно впечатляющим является пример с телеигрой Угадай мелодию. Оказывается, часто для угадывания мелодии достаточен совершенно малый набор нот. Двух, трех звучащих нот оказывается достаточно для угадывания всего произведения.

Сознание игрока, обращаясь к предшествующим записям мелодий в коре, восполняет ноты в полном объеме, но у разных игроков число этих нот разное, в зависимости от того, что у кого было записано и структурировано в коре. Именно эти подходы, основанные на понимании способности человеческого слухового аппарата сфокусироваться на одном конкретном источнике звука, использованы при внедрении микрофонов в телефонах сотовой связи. Далее схема обработки слуховой информации (стр. 114 Рэя)


Рисунок 1 Схема обработки слуховой информации в подкорке новой коры

Другие сенсорные источники

Сотни мегабит в секунду, включая входные сигналы от нервных клеток кожи, мышц, внутренних органов и других зон приходят в верхнюю часть спинного мозга. Это тактильная информация, температура, уровни кислотности, перемещение пищи по пищеварительному тракту и данные о множестве других органов. Такая информация обрабатывается средним и стволом спинного мозга. Нейроны первого слоя создают карту тела, отражающую его текущее состояние. Эту карту можно сравнить с изображением на экране оператора радиолокационных станций, когда отслеживают движение целей (самолетов, БПЛА, ракет). Дальше информация передается отделу мозга, называемому таламусом.

Таламус. Таламус выполняет множество функций, например, через него вся предварительно обработанная сенсорная (тактильная, зрительная, звуковая, , исключая возможно обонятельную) информация направляется в специализированные отделы коры головного мозга. Таламус непрерывно поддерживает контакт с новой корой. Ее распознающие модули посылают в таламус предварительные данные и получают ответы в виде возбуждающих и ингибирующих сигналов от 6-го уровня каждого модуля. Самих модулей в новой коре сотни миллионов.

Направленное мышление без сигналов таламуса не работает. Ключевая роль таламуса состоит как раз в сосредоточении внимания, на хранящихся структурированных списках коры, заставляющих нас думать в определенном направлении или следовать определенному плану действий.
Каждый знает, что такое внимание. Это сосредоточение мыслительного процесса, в четкой и яркой форме, на одном из нескольких одновременно существующих объектов или цепочек мыслей. Ключевые элементы этого процесса локализация, концентрация и осознание. Процесс состоит в удалении одних вещей для более эффективного обдумывания других Уильям Джемс.

В завершении этого описания отметим, что наша рабочая память способна одновременно удерживать четыре вопроса по два в каждом полушарии мозга. До конца не ясно, руководит ли таламус новой корой или наоборот, но для нормального функционирования организма нужны оба отдела. На рисунке 2 представлена схема управления элементами организма, верхний уровень которой реализуется сознанием.


Рисунок 2 Схема информационной системы регуляции мозгом (сознанием) функций организма

Общепринято, что сознание живых организмов связывается с мозгом и в первую очередь с мозгом человека. Отмечая важную роль человеческой речи для возникновения и наличия сознания, выбор человека как объекта и носителя сознания достаточно предсказуем. Здесь важно понимать и знать, что есть организм (индивид), обладающий мозгом, изучена его структура, элементы, связи элементов, выявлены функции, возлагаемые на мозг организмом в целом. Понятно, как мозг функционирует, чем руководствуется, определяя поведение организма, т.е. каковы показатели и критерии эффективности такого функционирования. Последнее положение весьма тесно связано с требованиями вида (организма), целями, задачами, ресурсами, условиями внутренними и внешними, ограничениями и др. Кстати не решен пока и такой вопрос мозг принадлежит организму или наоборот организм принадлежит мозгу.

Гиппокамп. Гиппокамп распределен в обоих полушариях, и имеет вид подковы, расположенной в медиальных височных отделах мозга. Основное его предназначение запоминание новых событий. Его собственная память не имеет иерархического строения. Новизну событий определяет новая кора и она решает, что информацию о них нужно представить гиппокампу. Например, новой коре не удается распознать определенный набор черт (новый самолет) или известный портрет, знакомая ситуация приобрела новые характеристики.

Считается, что гиппокамп запоминает такие ситуации путем отсылок к новой коре, и эти воспоминания фиксируются в новой коре как образы низкого порядка.
Емкость гиппокампа ограничена, следовательно, хранящиеся в нем воспоминания не-долговечны. Двусторонние повреждения гиппокампа исключают запоминание новых событий, но ранее запоминавшиеся события сохраняются в нем. Исследователями создан искусственный гиппокамп протез подсистемы мозга. Он имплантирован животным (2011 г.) и с ними проведены эксперименты.

В выводах отмечается эксперименты показали, что нейронные имплантаты способны в реальном времени идентифицировать процесс кодирования и манипулировать им, восстанавливая и даже улучшая когнитивные мнемонические процессы. Особенно
перспективно создание нейронных имплантатов для людей, которые могли бы сглаживать первую фазу повреждений в ходе развития болезни Альцгеймера, так как именно при этом заболевании гиппокамп человека повреждается в первую очередь

Мозжечок. Мозжечок отдел старого мозга, который на заре человечества контролировал практически все движения гоминидов. В нем по-прежнему содержится половина всех нейронов мозга, но масса его составляет около 10% массы всего мозга. Просто нейроны в нем маленькие, а сам он размером с кулак. Для мозжечка характерна повторяемость структур, которые образованы сочетанием нескольких нейронов, повторенных миллиарды раз. Структура его подобно новой коре равномерна. Мозжечок координирует движения и регулирует сокращение мышц. Удаление или повреждение мозжечка не приводит к параличу, но нарушает мышечную координацию. Нитку в иголку продеть не удается. Установлено, что клетки Пуркинье в мозжечке контролируют последовательность движений, и каждая клетка чувствительна к определенной последовательности.

Описание функционирования мозга

Описание функционирования мозга будем рассматривать в соответствии со структурой сознания на фоне функционирования организма в целом. Обычно структурными элементами сознания называют следующие:
разум (мышление),
память,
волю,
воображение,
внимание,
чувства,
эмоции,
представления (понятия),
ощущения,
речь.

Разум человека это способность (компонент мышления) связывать и видеть в единстве процессы, явления и факты и обобщать их. Другим важным компонентом мышления является рассудок, как способность выстраивать логический ход суждения, строгость доказательств и правильность выводов. Разум связывает (синтезирует), рассудок разделяет (анализирует).

Деятельность сознания это в основном анализ и синтез (преобразование) действительности.
Основные жизненные процессы и сама жизнь человека описана (закодирована) в ДНК клеток. С рождением человека в его организме запускается информационная программа, работа которой рассчитана на определенное время, называемое жизнью человека. В нормальных условиях жизнедеятельности некий счетчик отсчитывает временные такты, отведенные на жизнь, переводя их в часы, сутки и годы.

Функциональная компьютерная модель головного мозга(см.здесь)

Каждый миг жизни, проживаемой человеком, программа решает, что делать дальше, в последующий миг. Основным критерием, которому должно удовлетворить принимаемое решение, является сохранение на генетически заданном уровне порядка, или энтропии, либо возникшей полезной для вида (человека) мутации.

Поддержание показателей внутренней среды организма практически на постоянном для нормы уровне осуществляется нервным центром, включающем мозг. Реализуется это с помощью управления (регуляции) функционированием различных органов и физиологических систем, объединяемых в единую функциональную систему организм. Укрупненно это иллюстрируется рисунком 3.


Рисунок 3 Схема строения и функционирования систем организма по П. К. Анохину

В рамках гипотезы Вернона Маунткасла механизм работы коры головного мозга для всех людей практически одинаков. Но действие нейронных ансамблей коры создает у каждого человека уникальное сознание Я, отличное от всех других.

Так сенсорные стимулы поступают на периферические нервные окончания, далее их копии передаются в мозг (в кору). Мозг использует их для создания динамичных и постоянно обновляемых нейронных карт внешнего мира, нашего места и ориентации в нем, а также происходящих в нем событий. На уровне ощущений возникающие образы практически у всех людей одинаковы, они легко идентифицируются путем вербального описания или по одинаковым аппаратно регистрируемым реакциям.

Но, помимо этого, каждый образ связан с генетической информацией и с накопленным индивидуальным опытом, который и делает каждого из нас неповторимым и уникальным. На основе этого интегрального опыта каждый из нас конструирует на высшем уровне своего перцептивного опыта свой собственный очень личный взгляд изнутри.

Самосознание. Самосознание возникает в ходе развития сознания личности, по мере того как она становится самостоятельно действующим субъектом. Самосознание есть не столько рефлексия своего Я, сколько осознание своего способа жизни, своих отношений с миром и людьми.

При рассмотрении самосознания выделяют компоненты:
Сознание своих психических свойств, как результат самонаблюдения.
Сознание Я как активного начала, как субъекта деятельности.
Сознание тождественности, отличающее ощущения от собственного тела, от ощущений, вызываемых внешними предметами и явлениям.
Сознание способности к социально-нравственной самооценке
Личность в ее реальном бытии, в её самосознании есть то, что человек, осознавая себя как субъекта, называет своим Я. Я это личность в целом, в единстве всех сторон бытия, отраженная в самосознании. Реальная личность, которая, отражаясь в своем самосознании, осознает себя как я, как субъекта своей деятельности, является общественным существом, включенным общественные отношения, выполняющим те или иные общественные функции.

Самосознание это динамическая система представлений человека о самом себе, осознания им своих физических, интеллектуальных и других качеств, самооценка качеств, а так же субъективное восприятие влияющих на данную личность внешних факторов (Л.М. Митина).
Самосознание есть всегда сознание самого себя как сознательного субъекта, человека, реального индивида, а вовсе не сознание своего сознания (И.И. Чеснокова).
Большинство психологов рассматривают самосознание как единство трех сторон
самопознания, эмоционально-ценностного отношения к себе и саморегулирования.

Сторонами внутреннего строения самосознания является знание и отношение.
Знание о себе представлено в виде представлений и понятий о себе. Знания человека о самом себе, как реальном субъекте различных видов деятельности, является многообразным по своему составу и по форме отражения. Оно может отражаться как на непосредственно-чувственном уровне, так и на абстрактно-логическом уровне.
Отношение к себе выражается в характеристиках эмоциональной сферы: эмоциях, чувствах, в адрес собственного Я. В результате рефлексии формируется понятие о самом себе или обобщенно-устойчивый Я-образ (Я-концепция).

1. Активность. Сознание связано с деятельностью, с активным взаимодействием с окружающим миром.
2. Избирательный характер. Сознание направлено не на весь мир в целом, а только на определенные его объекты (чаще всего связанные с какими-то нереализованными потребностями).

Уровни и виды состояния сознания

В.М. Бехтерев выделял 6 уровней (форм) сознания:
Сознание своего тела;
Сознание окружающего пространства;
Сознание времени;
Сознание своей личности;
Сознание своего сознания.
Сознание своего существования;
При исследование сознания на ориентировку различают:
ориентировку во внешней среде, т.е. месте, времени и окружающих лицах (аллопсихическая ориентация);
ориентировка по отношению к самому себе как в плане схемы тела (соматопсихическая ориентация), так и в плане психической жизни (аутопсихическая ориентация).

Ю.Б. Гиппенрейтер предлагает следующую уровневую структуру сознания:
А) Отсутствие сознания, непрерывность его функционирования.
Б) Подсознание включает неосознаваемые механизмы сознательных действий. Состоит из трех подклассов:
Неосознаваемые автоматизмы, возможно осознаваемые в прошлом;
Явления неосознаваемой установки;
Неосознаваемые сопровождения сознательных действий (непроизвольные движения, мимика).
В) Предсознание определяется как неосознаваемые побудители сознательных действий (сновидения, ошибки, оговорки), невротические симптомы.
Г) Сознание;
Д) Сверхсознание это процессы длительной и напряженной работы сознания, в результате которой появляется некий интегральный итог в виде новых отношений, чувств, поступков ранее не осознававшихся (творчество, интуиция, катарсис).

Виды состояния сознания

Различают следующие виды состояния сознания:
1. Ясное сознание;
2. Неясное сознание, при котором больной, хотя и разумно, но с опозданием отвечает на вопросы, недостаточно ориентирован в окружающей обстановке;
3. Ступор оцепенение; при выходе из этого состояния на вопросы отвечает недостаточно осмысленно;
4. Сопор отупение; на окружающее больной реагирует, однако реакция носит эпизодический, далеко не адекватный характер, связно объяснить, что с ним происходило или происходит, больной не может;
5. Бессознательное состояние кома (угнетение сознания, нередко с расслаблением мышц).
Нарушение сознания может зависеть от различных патологических процессов в центральной нервной системе, в том числе связанных с расстройством мозгового кровообращения, которое чаще возникает у пожилых лиц при динамическом нарушении кровообращения в результате спазма сосудов, но может быть связано со стойкими анатомическими нарушениями в виде кровоизлияния или ишемии мозга. При этом в ряде случаев сознание может сохраняться, но бывают выражены расстройства речи. Сопорозное состояние может развиваться при инфекционных поражениях мозга, в том числе менингите.

Нарушения сознания, включая коматозные состояния, возникают чаще при значительных сдвигах в системе гомеостаза, к чему приводят тяжелые поражения внутренних органов.
Обычно во всех случаях такого эндогенного отравления имеются те или другие нарушения дыхания (дыхание Чейна-Стокса, Куссмауля и др.).

Измененные состояния сознания

Имеется много веществ, изменяющих сознание. от таких обычных, как кофеин и алкоголь, самый распространенный наркотик, до сильнодействующих галлюциногенов вроде ЛСД.
Отключенное сознание нулевые затраты времени при полном отключении. Частичное
отключение различных групп нейронов (прием препаратов пропофола, ксенона, кетамина)
Все известные подходы, часто называемые теориями, не выходят за рамки предлагаемых частных гипотез по частным вопросам, даже претензии на фундаментальность не выглядят сколь-нибудь основательно, так как оказываются весьма ограниченными.

Другой путь медитации это основа большого количества терапевтических методик, таких как имажинативная психотерапия, аналитическая психология, аутогенная тренировка и другие духовные практики, способствующие изменению состояний сознания.
К измененным состояниям относят:
аффект бурная реакция на явление, кратковременная эмоция, например, испуг,
экзальтация повышенная возбудимость, необычная оживленность,
экстаз высшая степень восторга, прилива творческих позывов, воодушевления.
эйфория состояние довольства, чрезвычайного приподнятого настроения,
катарсис просветление, духовное облагораживание чувств, очищение,
сон,
гипноз, гипнотическое состояние под воздействием гипноза.

Как правило, гипноз сопровождается следующими характеристиками:
открывается доступ к информации, содержащейся в бессознательном;
человек впадает в транс;
его влечение становится невозможно контролировать;
его воображение играет очень яркими красками;
он сонлив;
он чувствует себя расслаблено;
у него начинают проявляться архаичные инстинкты;
проявляется абсорбция.

Абсорбция это способность человека находиться в особых состояниях сознания, будь то наркотическое опьянение, медитация или гипноз. В ежедневных ситуациях проявление абсорбции есть ничто иное, как повышения степени фантазирования.

Заключение

Приведенные положения и факты, изложенные с разной степенью подробности, служат для ознакомления читателя с проблематикой науки о человеке, для ориентировки тем, кто хочет попробовать свои силы в развитии этого направления. Достижения огромны, но открытия делаются не только специалистами в узких областях. Стыки наук огромный источник идей и творчества.

Показано, в каких направлениях эти науки движутся (я здесь даже не упомянул о грандиозном успешно завершенном проекте Геном человека), в какой мере развивается моделирование функциональных систем человеческого организма. Экономический успех Генома (каждый доллар, потраченный на него, вернул экономике США 140 долларов) и вдохновил американское руководство на спонсирование еще одной карты, на этот раз нейронной активности мозга.
Перечислены и названы свойства, функции, уровни, теории и методы изучения сознания. Дана их характеристика.

Показано сходство материальных структур на нанотехнологическом уровне или внешнее сходство структур нейробиологических и электронных приборов.

Глобальный подход к феномену жизни в космологическом аспекте затронут слегка, намеком.
Как писал В.В. Маяковский: Если звезды зажигают, значит, это кому-нибудь нужно. Если Жизнь и Разум в космосе возникли..., на что они могут быть способны? Возможно сам космос со временем будет управляться ими.

Можно встретить много критических замечаний о том, что биологический мозг или биологические нейронные сети работают совершенно не так как ныне популярные компьютерные нейронные сети. К подобным замечаниям прибегают различные специалисты, как со стороны биологов, нейрофизиологов так и со стороны специалистов по компьютерным наукам и машинному обучению, но при этом очень мало конкретных замечаний и предложений. В этой статье мы попытаемся провести анализ этой проблемы и выявить частные различия между работой биологической и компьютерной нейронной сетью, и предложить пути улучшения компьютерных нейронных сетей которые приблизят их работу к биологическому аналогу.


Можно встретить много критических замечаний о том, что биологический мозг или биологические нейронные сети работают совершенно не так как ныне популярные компьютерные нейронные сети. К подобным замечаниям прибегают различные специалисты, как со стороны биологов, нейрофизиологов так и со стороны специалистов по компьютерным наукам и машинному обучению, но при этом очень мало конкретных замечаний и предложений. В этой статье мы попытаемся провести анализ этой проблемы и выявить частные различия между работой биологической и компьютерной нейронной сетью, и предложить пути улучшения компьютерных нейронных сетей которые приблизят их работу к биологическому аналогу.

Граница знаний

Прежде я хочу пояснить, почему, по моему мнению, в вопросе создания сильного искусственного интеллекта до сих пор всё так печально, не смотря на грандиозные успехи в компьютерных науках и знаниях о биологическом мозге. Прежде всего, это связано с большой идеологической пропастью между этими двумя столпами науки. Компьютерные науки требуют некой схематичной простоты, строгости и лаконичности в описании систем, некого системного подхода, в отбрасывании лишнего и чёткой структуризации достаточной для оформления в программном коде. В биологии же главенствует подробность описания наблюдаемых систем, ничто не может быть отброшено или проигнорировано из наблюдений. В описываемые системы должны быть включены все наблюдаемые факты. Поэтому биологам сложно применять системный подход к своим обширным знаниям для создания алгоритмов мозга. Ведь чтобы создать конструктив самолёта потребовалось очень многое пересмотреть и отбросить из образа птицы.

С другой стороны легко понять учёных и инженеров, которые при погружении в изучение компьютерных нейронных сетей из описания принципов работы мозга довольствуются коротким абзацем текста о нейроне, который с помощью синапсов на дендритах слушает другие нейроны и по единичному аксону передаёт результат вычислений суммации по слою дальше, не применяя к этим знаниям никакой критической оценки. Даже нейробиологи применяют формальный нейрон Маккаллока Питтса при описаний принципов работы биологического нейрона, но делают они это по другой причине, по причине того что нет достойных альтернатив, нет в биологии чёткого описания того что делает нейрон, какую логику он выполняет, несмотря на обширные знания о нём.

Если кто-то попробует провести реинжиниринг работы мозга, то встретит целый пласт накопленных противоречивых знаний, разобраться в которых фактически не хватит жизни даже биолога, не говоря уже о системном инженере который привычен к более другой форме знаний. Работать с таким объёмом информации возможно только через призму некой общей теории работы мозга, которой пока нет.

Человечество обладает технологиями колоссальных вычислительных мощностей и гигантским объёмом знаний о мозге, но не может получить синтез этих вещей. Давайте же попытаемся решить эту проблему и сотрём эту границу знаний.

Мозг это должно быть просто

Первый очень важный принцип, которым следует руководствоваться это идея того, что мозг должен работать по неким очень простым правилам, т.е. все когнитивные процессы какими бы сложными они не казались, основаны на простых базовых принципах. Это отличается от того, что мы привыкли слышать о мозге. Длительно отсутствие общей теории работы мозга породило множество спекуляций на тему того, что мозг некий непостижимо сложный объект, или природа его работы выходит далеко за рамки тех научных методов изучения, которые к нему применяют. К примеру, сравнивают мозг с квантовым компьютером, или незаслуженно приписывают отдельным нейронам свойства сложных вычислителей, что в купе с их количеством в нервной системе делают требования к вычислительным мощностям для моделирования мозга не достижимыми.

На мой взгляд, ученых, которые высказываются о том, что Человечеству никогда не постичь сложность человеческого мозга нужно лишать научных степеней, подобные высказывания только могут подрывать боевой дух людей которые захотят посвятить себя решению этой проблемы.

Так что же свидетельствует в пользу простоты работы мозга? Здесь я приведу совершенно парадоксальный пример. Если взять виноградную улитку и подвести электроды к одному нейроны её крупного ганглия, согласно всем требованиям, которые применяются к подобным экспериментам, то мы сможем получить график активности отдельного нейрона, и попытаемся проанализировать его, то получим очень сложный характер его активности. Даже если учтём характер инвазивности нашего эксперимента, то что наши электроды приносят улитки серьёзные повреждения и ограничение её жизнедеятельности, то характер активности нейрона всё равно выглядит очень сложным. Мы увидим и спонтанную активность, и изменение в количестве и частоте спайков с течением времени. Многие учёные бьются над объяснением этого сложного поведения нейрона на протяжении уже долгого времени, ища какую-либо закономерность в этом.

Эти факты делаю нейрон неким сложным вычислителем, работающим по сложному алгоритму. Учитывая, что таких нейронов в нервной системе улитки насчитывается около 20 тысяч, то можно сказать, что вычислительная мощь нервной системы рядовой улитки сопоставима с мейнфреймом. Я думаю это должно вселить в Вас трепет перед этими животными. Но давайте посмотрим, насколько сложно поведение улиток. Улитка это некий биологический автомат, да у него существует некая степень вариативности поведения, но она очень мала. Это набор безусловных рефлексов, зачастую очень простых, которые можно объяснить уже имеющимися знаниями о нейронах, синапсах и рефлекторных актах и здесь не будет места сложным вычислениям.

В подтверждение выше изложенного хочу сделать отсылку к моей прошлой статье, в которой описывается модель головастика лягушки, в которой благодаря нервной системе из нескольких десятков нейронов можно получить достаточно сложное поведение водоплавающего существа. Причём из очень простых нейронов, модель которых основана на известных в науке фактах.



Так откуда берётся это сложное поведение нейрона, и зачем их такое большое количество? Здесь на самом деле одно вытекает из другого. В природе существует парадоксальное явление, которое можно назвать парадоксом эффективности нейрона. Оно заключается в том, что с увеличением и усложнением нервной системы эффективность или роль отдельного нейрона в этой системе падает.



Если мы проанализируем нервную систему кольчатого червя c.elegans, животного, чей коннектом из 301 нейрона полностью составлен, то увидим, что не только отдельные нейроны важны в правильной работе его нервной системы, но и имеют значения даже отдельные синапсы. То есть мы можем присвоить отдельному нейрону кольчатого червя 100% эффективности. Если рассматривать с этой точки зрения нервную систему человека, то сложно присвоить нейронам значимое значение эффективности которые можно вынести ломиком из черепной коробки, при этом сохранив жизнедеятельность человека и даже его социальную интеграцию, ну почти сохранив.*



Регулярно можно увидеть статьи, в которых описывается случаи, где люди, живущие полноценной жизнью и социально адаптивны, вдруг обнаруживают, что их мозг лишён каких-либо областей или долей. Не удивительно, что такие факты порождают идеи того, что дело вовсе не в нейронах, да и вообще не в мозге.

Если наблюдать за активностью здорового мозга, то мы не удим никаких лишних нейронов, каждый нейрон будет задействован, в разной степени, конечно, каждому будет присвоена своя роль. Как это делает мозг, какой должен быть алгоритм нейрона, чтобы это происходило, при низкой эффективности нейрона, я поясню ниже.

Парадокс эффективности нейрона можно объяснить тем, что при увеличении количества нейронов в нервной системе уменьшается внимание процессов эволюции к отдельным нейронам. Поэтому нейроны кольчатого червя, можно выразиться, работают как часы, очень точно, нейроны же виноградной улитки и Человека такой точностью похвастаться не могут, в их работе можно увидеть и спонтанную активность так и отсутствие ответа там, где он должен быть, так и его нестабильность.

Итак, на сложную активность нейрона можно представить две теории: нейрон это сложный вычислитель, алгоритм работы которого сложно понять и обосновать, либо нейрон просто работает очень нестабильно, что компенсируется его избыточным количеством, что является самым простым решением с точки зрения эволюции. Примените к этим теориям правило бритвы Оккама, согласно которой нужно оставить идеи которые имеют самое простое объяснение и вероятнее всего эти идеи будут верными.

С одной стороны парадокс эффективности нейрона даёт нам позитивную надежду, что необходимых вычислительных мощностей для моделирования мозга потребуется значительно меньше, чем при прямой оценке по количеству нейронов и синапсов в мозге человека. С другой стороны это очень сильно усложняет изучение биологического мозга. Мы можем создать достаточно подробную модель небольшого фрагмента коры мозга, затратив большие вычислительные мощности и в этой модели не увидеть каких-либо значимых процессов, которые указывали бы на то, как протекают когнитивные механизмы в нервной системе. Такие попытки уже проводились.

На первый взгляд самый простой и прямолинейный подход в создании общей теории работы мозга это создание подробной модели мозга, в соответствии с множеством научных фактов известных о нейроне и синапсах. Моделирование это самый практичный научный инструмент в изучении каких-либо сложных систем. Модель буквально раскрывает суть изучаемого объекта, позволяет погружаться и влиять на внутренние процессы, протекающие в моделируемой системе, давая возможность их глубже понимать.

У нейрона нет никаких исключительных органелл, которые производили бы вычисления, но его мембрана имеет ряд особенностей, и позволяют выполнять нейрону определённую работу. Это работу можно определить с помощью системы уравнений называемой моделью Ходжкина-Хаксли, которая была разработана в 1952 году, за что её авторы получили нобелевскую премию.



Эти формулы содержат несколько коэффициентов определяющих некоторые параметры мембраны нейрона, такие как скорость реакции ионных каналов, их проводимость и т.д. Эта волшебная модель описывает сразу несколько явлений, помимо изменения заряда на поверхности мембраны нейрона. Во-первых, она описывает функцию активации нейрона, или механизм суммации, он достаточно прост. Если исходный заряд недостаточен, то модель остаётся в равновесном состоянии. Если заряд переходи через определённый порог, то модель отвечает одним спайком. Если заряд в значительной степени превышает данный порог, то модель отвечает серией спайков. В компьютерных нейронных сетях используется большое разнообразие вариантов функции активации, самые близкие к биологии может являться функция Хевисайда (единичная ступенька) и линейный выпрямитель (Rectifier). Но нужно понимать, что мы описываем достаточно простой аспект работы нейрона суммацию. В своей работе над головастиком, упомянутой выше, я применил очень простой вариант модели суммации, который образно можно представить в виде сосуда накапливающего в себе фактор побудительного воздействия, если этот фактор превышал определённый порог, то нейрон активизировался. Чтобы этот сумматор работал в реальном времени, из образного сосуда фактор воздействия медленно истекал.



Эта модель суммации позволяла производить суммацию сигналов, которые приходили на нейрон асинхронно, и она достаточно реалистично работает. На мой взгляд, чем проще описывать этот процесс, тем лучше, и это непринципиальное отличие биологических и компьютерных сетей.
Во-вторых, модель Ходжкина-Хаксли описывает изменение заряда в одной точке мембраны, но если мы, к примеру, создадим топологически точную 3D модель нейрона и разобьём эту модель на равномерную сетку, мы сможем применить модель Ходжкина-Хаксли в каждой вершине (узле) этой сетки, с условием влияния заряда на значение в соседних вершинах по секте. Тем самым мы получим модель распространения возбуждения по нейрону близко к тому, как это происходит в живом нейроне.

Главные выводы, которые можно сделать из этой модели, это то, что возбуждение, возникнув на любом участке мембраны, распространяется на всю мембрану, в том числе распространяется по длинному аксону к самым удалённым синапсам. Модель Ходжкина-Хаксли очень ресурсозатратна поэтому для целей моделирования используют менее затратные модели с очень схожими графиками, таких придумано несколько моделей.

В рамках проекта Human Brain Project (HBP) была создана модель небольшого фрагмента коры мозга мыши, её создатели учли очень многое. 3D модели нейронов были воссозданы по реальным нейронам, использовался один из вариантов моделей Ходжкина-Хаксли, учитывались различные типы нейронов и нейромедиаторов, и нет сомнений в том, что модель действительно соответствует биологическому аналогу. На это потрачено множество ресурсов и времени, но так и не дало значимых результатов по причине того, что в столь малом размере из-за парадокса эффективности нейрона невозможно было увидеть значимых процессов. Поэтому путь подробного повторения биологии является очень и очень трудоёмким. Залог успеха это возможность понимания того как работает нервная ткань и нейроны в более широком масштабе.
Давайте рассмотрим то как мозг обрабатывает информацию на частном примере, на обработке зрительной информации. Мы составим схему нейронной сети выполняющей эту задачу.



Информация с сетчатки глаза по зрительному нерву передаётся в таламус, там информация практически не подвергается значимым преобразованиям. Далее она передается в первичную зрительную зону коры головного мозга (V1). В коре головного мозга выделяют шесть слоёв, но эти слои по гистологическим или морфологическим признакам. Вероятно, здесь мы имеем дело с двумя слоями, так как некоторые структуры повторяются дважды. Но и при этом мы имеем дело скорее не с двумя отдельными самостоятельными слоями, слоями нервных клеток работающих в тандеме.

Охарактеризуем зону зрительной коры V1 как первый слой, в котором происходит обработка информации. Зона V1 также имеет обратные связи с таламусом. Подобные обратные связи имеются и между всеми последующими слоями. Эти связи формируют циклические передачи возбуждения между слоями называемыми реверберациями.

После зоны V1 информация передаётся в следующую зону V2, все последующие зоны будут иметь меньшие площади. В зависимости от того, что наблюдает мозг, был это объект, символ, лицо человека, место или что-то другое информация из V2 может передаваться в различные области V3, V4, V5. То есть уже на этой зрительной области V2 происходит серьёзная категоризация зрительных образов. И примерно уже на третьем или четвёртом слое можно будет выделить нейроны-детекторы определённых образов. К примеру, мы сможем выделить нейрон-детектор буквы А, цифры 3 или лица Дженнифер Энистон. По активации этих нейронов-детекторов мы сможем судить об том, что в данный момент наблюдает мозг. Достаточно простая архитектура нейронной сети, если сравнить её с архитектурой компьютерных нейронных сетей специализированных на распознавании визуальных образов, свёрточных нейронных сетей.


AlexNet

Есть схожие моменты, это иерархия свёрточных слоёв, каждый последующий слой будет иметь всё меньшее количество параметров. Но у слоёв данного типа компьютерных сетей нет рекуррентных связей, конечно, их наличие не является критерием для успешного распознавания образов, так как природа ревербераций в живом мозге до конца не изучена. Есть гипотеза, что реверберации связаны с явлением моментальной памяти, той памяти, которая позволяет нам, к примеру, не сбиться при наборе номера телефона или его произношением. Реверберирующая активность как бы задерживается, обозначая участки, по которым проходит эта активность, тем самым создается контекст обрабатываемой информации.
Человек может распознать сложные образы за доли секунд, скорость распространения потенциала действия по мембране от 1 до 120 м/с, синаптическая задержка в химических синапсах составляет 0,2-0,5мс, что говорит о том, что за время распознавания может задействоваться цепочка не более чем ста нейронов.

Вышеописанное говорит о том, что в нашей черепной коробке присутствует нейронная сеть, работающая быстрее и эффективнее любой компьютерной нейронной сети, при этом организованна она относительно просто, выполняющая не сложные преобразования информации. Понимание этого и подстрекает производить поиск алгоритма сети, который бы выполнял задачу распознавания образов с применением значительно меньших вычислительных ресурсов, чем современные нейронные сети.

Формальный нейрон

Ещё со школьных лет меня волновала идея создания искусственного интеллекта, свои интерес я удовлетворял изучением литературы по нейрофизиологии, и об искусственных нейронных сетях я ничего не знал. С нейронными сетями я познакомился позже, будучи уже студентом. Знакомство с формальным нейроном Маккалока-Питса, который является основой для всех современных нейронных сетей меня озадачило и разочаровало, из-за большого акцента на дендритных синапсах.



Формальный нейрон Маккалока-Питса можно представить как некую функцию с множеством аргументов и одним ответом. Аргументы-входы преумножаются с соответствующими коэффициентами, называемыми весами (W1, W2, Wn), затем эти значения складываются и полученная сумма проходит через активационную функцию, результат которой и является результатом вычислений нейрона. Главное это правильно подобрать веса, то есть обучить нейронную сеть. Эта модель нейрона может показаться простой и очевидной, но в ней сильный акцент на дендритных синапсах.

В химическом синапсе можно выделить две важные части: это пресинапс и постсинапс. Пресинапсы расположены на концах длинного единичного отростка аксона, который может многократно разветвляться. Пресинапс представлен в виде небольшого уплотнения на кончиках, он относится к нейрону, который передаёт возбуждение. Постсинапсы расположены на коротких ветвистых отростках дендритах, они принадлежат нейрону, которому передается возбуждение.



В пресинапсе расположены везикулы, пузырьки с порциями вещества нейромедиатора. Именно в пресинапсах прежде была выявлена неравнозначность синапсов, пресинапсы различаются по количеству порций нейромедиатора хранящегося в нем, а также по количеству выделяемого нейромедиатора при его активации. Вес или силу пресинапса обозначим буквой S.
На поверхности мембраны постсинапса расположены рецепторы, которые реагируют на нейромедиатор. Количество этих рецепторов определяет, то насколько синапс будет чувствителен. То есть постсинапс также можно охарактеризовать некоторой характеристикой, весом. Обозначим этот вес буквой A. Конечно, можно эти два параметра представить как один W, определяющий силу всего синапса, но эти параметры при обучении должны настраиваться по-разному и они относятся всё-таки к разным нейронам.



Такое представление нейрона более реалистичное, но при этом оно сильно усложняется, так как теперь предстоит понять, как настраивать все эти параметры при обучении.
Хочу представить мою версию того по какому алгоритму происходит изменения в востсинапсах, то есть дендритных синапсах. Он основан на том, что биологическому нейрону требуется поддержание определённого уровня активности. Дело в том, что нейрон как клетка очень ресурсозатратна для организма, он не может самостоятельно питаться, за него это делаю клетки-спутники, глии. Поэтому если нейрон по каким-то причинам не выполняет своих функций, то лучший вариант это избавиться от него в целях эффективности всего организма. При длительном отсутствии активаций в нейроне может запуститься процесс апоптоза, этот процесс активно поддерживаю клетки-спутники, буквально разрывая и растаскивая нейрон на части. Поэтому чтобы выжить нейрону в условиях недостаточного источника активаций приходится развивать ветви дендритов, увеличивать чувствительность синапсов на дендритах и иногда даже мигрировать в другие участки (это происходит крайне редко и в определённых условиях), ну или производить спонтанную активность. Об этом свидетельствуют, к примеру, зрительные или слуховые галлюцинации у людей, чьи органы зрения или слуха подвергнуты депривации, или деградации вследствие старения. Об это подробней пишет Оливер Сакс в своей книге Человек, который принял свою жену за шляпу.




С другой стороны чрезмерная активность нейрона также может привести к его гибели. Активность нейрона это очень сложный процесс, который требует чёткого выполнения множества механизмов, и любой сбой их выполнения приведёт к фатальным последствиям для всей клетки. Если источники активности избыточны, то нейроны начинают процесс деградации некоторых ветвей дендритов и снижения чувствительности своих постсинапсов. Таким образом, нейрон пытается найти некий баланс, в уровне своей активности регулируя дендритные синапсы. Нейрон, выступающий как самостоятельный агент, действующий в своих интересах, обеспечивает удивительную адаптивность и пластичность всего мозга. Несмотря на парадокс эффективности нейрона, здоровый мозг работает очень слажено и каждый нейрон играет свою роль. Нейроны зрительных зон коры головного мозга слепых людей благодаря этому механизму будут вовлечены в другие нервные процессы, не связанные с обработкой зрительных образов. А избыточность в количестве нервных клеток делает нервную систему очень надёжной и при повреждении некоторых участков нервной ткани, нейроны могу взять на себя функции и роли потерянных нейронов.

Исходя из этой версии, дендритным синапсам отводится роль, влияющая на адаптивные качества всей нервной системы, а не какие-то логические функции которые и определяют когнитивные процессы.

Для изменений в пресинапсах синапсов аксона уже существует алгоритм, так называемое правило Хебба.

Если аксон клетки А находится достаточно близко, чтобы возбуждать клетку B, и неоднократно или постоянно принимает участие в ее возбуждении, то наблюдается некоторый процесс роста или метаболических изменений в одной или обеих клетках, ведущий к увеличению эффективности А, как одной из клеток возбуждающих В.

Hebb, D. O. The organization of behavior: a neuropsychological theory. New York (2002) (Оригинальное издание 1949) (спасибо)

Привожу здесь полный текст правила Хебба потому, что существует его множество трактовок меняющих его смысловое значение.

Как видим, акцент на изменениях отводятся нейрону, который передаёт возбуждение, то есть на синапсах аксона, а не дендритных синапсах принимающего нейрона. Пресинапс и постсинапс безусловно влияют друг на друга. К примеру, при дефиците активаций нейрон прежде будет увеличивать чувствительность того постсинапса который связан с синапсом который чаще используется. А в случае необходимости снижения уровня активации будут прежде деградировать те постсинапсы, которые использовались реже всего. Это связано с важностью сохранения логики научения при адаптивных процессах.

Если мы хотим создавать искусственную нейронную сеть, то можно пренебречь адаптивными механизмами, всё-таки биологические системы более требовательны к экономии ресурсов каждым элементом, нежели искусственные модели.

Получается, что в основу компьютерных нейронных сетей положена модель нейрона, у которой акценты расставлены наоборот, нежели чем у биологического нейрона. Поэтому и не стоит рассчитывать на качественный результат в развитии этого направления. Но понимая эти проблемы, можно изменить ситуацию, нужно перестроить концепцию нейронных сетей заново, пересмотреть ее, заложив верный фундамент.

Анализ и Синтез

Нейрофизиология это молодая еще не зрелая наука, в ней нет ещё строгих фундаментальных законов подобно законам в физике, хоть в ней присутствуют большое количество теорий и фактов. Мне кажется, такими законами могут являться постулаты и принципы рефлекторной теории Ивана Петровича Павлова. Их можно сравнивать с законами Ньютона в физике. При создании новых теорий в нейрофизиологии мы должны задаваться вопросами: как в рамках нашей теории происходят и формируются рефлексы, а также как проявляются процессы синтеза и анализа.

Анализ и синтез требуют отдельного внимания. Эти понятия кажутся очень абстрактными, но это конкретные процессы которые протекают в нервной системе. И.П. Павлов считал, что анализ и синтез непрерывно протекают в коре головного мозга. Эти процессы являются базой для когнитивной деятельности. Я попытаюсь доступно донести, что это за процессы, это очень важно для того, чтобы воссоздать когнитивные процессы в нейронных сетях.

Синтез это механизм объединения, обобщения различных признаков в один образ или действие.



Пример из экспериментов И.П. Павлова:
Специально подготовленному модельному животному собаке, изолированной от иных внешних раздражителей и обездвиженной (заневоленой) при кормлении включают звук метронома, который ранее для неё был индифферентен, безразличен. После нескольких таких сочетаний у собаки выработается условный рефлекс, то есть на только звук метронома у модельного животного может вырабатываться желудочный сок как при кормлении.

Анализ это механизм выделения, ранжирования (предания рангов, значимости) каждого признака из ограниченного набора признаков.



Пример из работ И.П. Павлова:
Ранее обученному модельному животному, у которого сформирован условный рефлекс на звук метронома выработка желудочного сока, меняют условия эксперимента, теперь животные получает пищу при звуке метронома 120 ударов в минуту, а при звуке 160 ударов в минуту не будут подкреплять ничем. Сначала выученный пищевой условный рефлекс срабатывал на оба звука метронома, но стечением множества повторений, причём значительно большего количества раз, чем при эксперименте с синтезом. Собака начинает различать эти два очень сходных раздражителя и перестает реагировать на звук метронома с частотой, которая не подкреплялась.

Давайте качественно сравним эти два когнитивных процесса.
Синтез это относительно быстрый механизм потому, что требует малого количества примеров, в свою очередь Анализу требуется значительно больших повторений. Синтез может протекать в некоторой пассивной форме, то есть здесь главное одновременное сочетание раздражителей или признаков, чтобы их можно было объединить. Для Анализа всегда требуется эмоциональное подкрепление или некая обратная связь, которая будет определять, каким признакам повысить или понизить важность, ранг. Синтез всегда предшествует Анализу, то есть признаки должны сначала быть объедены в группу, внутри которой уже может производиться ранжирование (процесс анализа).

Анализ всегда приводит к сокращению количества ошибок, так как придаёт данным дополнительную информативность: ранги или значимость отдельных признаков. Чистый Синтез создаёт множество ошибок, так как приводит к снижению информативности исходных данных, объединив, обобщив их в единые группы.

Теперь вооружившись пониманием этих процессов, проанализируем компьютерные нейронные сети на их наличие.
Обратное распространение ошибки это чистый Анализ, это процесс ранжирования входов нейронов по результатам работы всей нейронной сети. Синтеза как механизма в нейронных сетях нет. У каждого нейрона изначально уже сформирована группа входов, эта группа никак не меняется в процессе научения по принципу Синтеза. Может возникнуть ложное представление присутствия Синтеза в нейронных сетях благодаря их возможности классификации данных, но это результат работы механизма Анализа над данными. Синтез это способность обобщения, слияния данных, а не объединения в группы по общим признакам.

Как следствие высокой способности к обобщению, которая свойственна человеческому интеллекту, так сильно не хватает компьютерным нейронным сетям и это компенсируется необходимостью использовать большое количество примеров при обучении.

Надо понимать, что у алгоритмов, в которых присутствует акцент на Анализе, всё равно будет существовать преимущества в определённых задачах. К примеру, в задаче поиска закономерностей в большом количестве данных, или распознавании лиц из миллионной базы с современными нейронными сетями не сравниться уже никакой алгоритм. Но в задаче, где требуется применять опыт, полученный на небольшом количестве примеров в различных и разнообразных ситуациях, к примеру, задача автопилота, то здесь требуются другие новые алгоритмы, основанные на Синтезе и Анализе, подобно тому, как это происходит в мозге.

Вместо заключения

То чем я занимаюсь это поиск новых алгоритмов, это создание моделей основанных на вышеизложенных принципах. Я вдохновляюсь изучением биологического мозга. Этот путь проходит через череду неудач и заблуждений, но с каждой новой моделью я получаю ценный опыт и становлюсь ближе к своей цели. В будущем я постараюсь поделиться некоторым своим опытом на примере разбора конкретных моделей. Разберем, как на практике я применяю свои знания о нервной системе.



Сейчас я поставил себе задачу создать алгоритм нейронной сети, которая сможет различать рукописные цифры из стандартного набора MNIST, причём при обучении должно использоваться не более 1000 примеров и предъявлений. Результат я буду считать удовлетворительным при хотя бы 5% ошибке. Я уверен это возможно, потому что наш мозг делает нечто подобное. Напоминаю, что MNIST содержит 6000 примеров обучения, которые для настройки нейронной сети могут предъявлять по несколько десятков раз.

С тех пор как я стал писать о своих идеях и работе на хабре гиктаймс ко мне стали обращаться люди с похожими идеями и стремлениями, люди для кого мои статьи оказались вдохновляющими на собственные изыскания. На меня это также оказывает положительный мотивирующий фактор. Сейчас время возможностей, когда необязательно быть академиком или деятелем науки чтобы создавать новые технологии или решать фундаментальные задачи. Один из таких искателей, как и я, Николай он самостоятельно создаёт некую платформу для моделирования нервной системы простейшего животного, проект Дафния. Проект открыт, и желающие могут подключиться.

Книги, ТВ, Интернет нас окружает информация, тонны информации. Вы когда-нибудь задумывались над тем, сколько информации мы воспринимаем за свою жизнь?

Мне этот вопрос показался очень интересным, и я решил его прогуглить. Как и ожидалось, вменяемого ответа найти не удалось, поэтому пришлось браться за дело основательно с привлечением умных книжек и научных статей. В итоге получилось целое исследование, ходом и результатами которого я и хочу с вами поделиться.

Методика измерения

Все, что касается человека, не может быть точно измерено. В этом наше благо и одновременно наше проклятье. Оказывается, даже ответить на элементарный вопрос, сколько мышц в теле человека, однозначно невозможно. Все упирается в методику подсчета, в зависимости от которой получаются различные результаты. Что уж говорить о такой сложной и до конца не изученной теме, как человеческое восприятие. Поэтому в исследовании нам потребуются некоторые упрощения и договорённости, водить которые будем по мере рассказа, и начнем с самых простых.

Договоренность 1. Для простоты расчетов определим срок жизни человека в 100 лет, или 36 500 дней, или 876 000 часов, или 52 560 000 минут, или 3 153 600 000 () секунд.

Договоренность 2. Режим сна и бодрствования, скорость развития и деградации восприятия для каждого человека уникальны, поэтому для простоты в дальнейших расчетах будем считать, что восприятие исследуемого человека с первой секунды жизни развито максимально. Оно не деградирует с возрастом, не знает покоя и отдыха и всегда работает на пике своих возможностей.

Как можно заметить, в исследовании мы будем ориентироваться на оценку максимально возможного объема воспринимаемой информации.

Если сильно упростить, то работу нашей когнитивной системы можно представить как сбор сенсорной информации и ее последующий анализ. По результатам анализа мы выполняем какие-либо действия, ну или не выполняем в зависимости от того, что там наанализировали.

Договоренность 3. В данной работе будем придерживаться материалистской философии и игнорировать возможности экстрасенсорного восприятия.

Учитывая тот факт, что все, что мы воспринимаем, есть результат работы наших сенсорных систем, и никаким другим данным взяться попросту неоткуда, мы можем определить искомый объем воспринимаемой информации (бит) по Формуле 1:

где мощность потока сенсорного восприятия (бит / сек.), а время жизни человека (сек.).

Учитывая, что мы определили в Договоренности 1, фактически нам необходимо определить только .

Первичной клеткой, выполняющей преобразование стимулов внешней среды в нервные импульсы, является рецептор. Когнитивная система человека состоит из гигантского количества рецепторов. В одном только глазу их находится около 126 миллионов [1.1]: 120 миллионов палочек (рецепторов видящих в черно-белом) и 6 миллионов колбочек (рецепторов, видящих в цвете). Каждый из этих рецепторов через последовательность нейронов, называемую проводящим путем, передает информацию в центральную нервную систему (ЦНС) (Рисунок 1).


Рисунок 1

В ЦНС разрозненные данные, поступающие от каждого отдельного рецептора, собираются в единую картину воспринимаемого нами мира.

Если рассмотреть подобную обработку данных на примере зрения, то зрительные рецепторы можно представить в виде однопиксельных видеокамер, каждая из которых подключена своим выделенным проводом (хотя это не совсем так, но об этом ниже) к головному мозгу, где из разрозненных точек формируется картинка. Таким образом мощность общего потока восприятия можно определить по Формуле 2:

где мощность потока восприятия, протекающего по i-му проводящему пути (Рисунок 2).


Рисунок 2

Но на самом деле не все так просто.

Начнем опять-таки с глаз. Некоторые рецепторы, как правило палочки, подсоединяются к одному проводящему пути сразу по несколько штук (до 1:1000 на самых краях сетчатки [2.1]). Отмечу, что в отличии от вычислительных сетей, где один канал связи может разделяться между несколькими абонентами, проводящие пути человеческой нервной системы этого делать не умеют, и в примере с палочками по ним передается суммарная информация от всех подсоединённых к ним рецепторов. Это снижает остроту зрения, но зато существенно повышает нашу способность видеть при слабой освещенности.

Кроме того, не все рецепторы передают информацию в ЦНС. Например, рецепторы, находящиеся в сердце, замкнуты на собственную, автономную от ЦНС, внутрисердечную нервную систему, регулирующую работу сердца.

И что теперь делать?

Договоренность 4. Начнем с первого, когда по одному проводящему пути передаются данные от нескольких рецепторов. Этот факт будет говорить нам от том, что считать объем воспринимаемой информации нужно не по количеству рецепторов, а по количеству проводящих путей.

Договоренность 5. Вторую проблему о том, что не все пути ведут в ЦНС, будем решать путем игнорирования данных, идущих мимо ЦНС.

С теорией вроде разобрались, перейдем к практике.

Анатомические факты

Трехтомник Физиология человека

Лучшее, что мне удалось найти по теме исследования, это глава Нервная система с точки зрения теории информации, написанная в первом томе великолепнейшего трехтомника Физиология человека, под редакцией Р. Шмидта. В этой главе приводится [1.2] следующая таблица (Рисунок 3):


Рисунок 3

Строками в этой таблице являются сенсорные системы. В столбцах указано:

• ориентировочное число рецепторов в этих системах;
• число афферентов (в наших схемах афферент это первый нейрон проводящего пути) по сути число проводящих путей;
• суммарная пропускная способность всех проводящих путей сенсорной системы;
• количество информации, выходящей на сознательный уровень.

К сожалению, в книге не удалось найти информацию о том, как получились эти данные. В частности, меня очень долго интересовал вопрос, как авторы получили подобную пропускную способность. Для глаз и ушей она на порядок превышает число афферентов, а для всех остальных систем равна их числу. Единственным разумным объяснением, на мой взгляд, является то, что множитель 2 авторы упростили до порядка 10. Кроме того, непонятно, почему авторы посчитали, что один афферент с подключенными к нему рецепторами может передавать только 1 бит в секунду. Ну что есть, то есть.

Складывая пропускные способности всех сенсорных систем, получим:
(бит / сек).
Тогда бит, или
Пбайт
Примечание. 1 петабайт, в соответствии с ГОСТ 8.417-2002, равен .

Книга Наглядная физиология

В главе Обучение, память, язык книги Наглядная физиология [2.2] приводится описания процесса запоминания информации, и изображена следующая схема ее обработки человеком (Рисунок 4):


Рисунок 4

Как вы можете увидеть, авторы определили суммарный поток сенсорных данных () в бит/сек. Каких-либо пояснений о том, как у них получилось данное число, не приводится. Рассчитаем на этих данных общий объем информации, воспринимаемой человеком.

бит, или
Пбайт.

Другие источники

В введении к книге Искусственный интеллект. Современный подход автор, сравнивая вычислительные возможности компьютеров и головного мозга человека, приводит [3.1] следующую таблицу (Рисунок 5):


Рисунок 5

Про поток сенсорной информации тут ничего нет, но есть суммарная пропускная способность головного мозга, которую автор определил в бит/сек. Нужно понимать, что это общая пропускная способность, в которой будут и сенсорные данные, и нервные импульсы управления мышцами, и все остальное. Поэтому данную цифру можно использовать только как верхнюю границу. Больше нее человек точно воспринять не сможет. Как и в других книгах расшифровки того, откуда автор взял данные числа, не приводится.

Из десятков других просмотренных книг по физиологии и искусственному интеллекту каких-либо других цифр найти не удалось, хотя несколько раз попадалась перепечатка таблицы из трехтомника Физиология человека.

На текущий момент мы получили результаты, отличающиеся друг от друга на порядки. Как-то это не очень здорово. Проведем собственные расчеты, чтобы понять, какие из результатов ближе к истине.

Собственные исследования

Давайте вернемся чуть-чуть назад и еще раз посмотрим на Рисунок 1. Какова максимальная мощность потока сенсорных данных, поступающих в ЦНС по одному проводящему пути? Ответить на этот вопрос очень трудно. А что если перефразировать его следующим образом: чем ограничивается поток сенсорных данных, поступающий в ЦНС по проводящему пути? Это уже интересней. Если вернуться к примеру с видеокамерами, то становится очевидно, что видеопоток, поступающий на регистратор (ЦНС) будет не больше того, что способна выдать камера (рецептор) и не больше того, что способен передать канал связи (проводящий путь).

Таким образом, мы получаем следующую зависимость (Формула 3):

где мощность потока сенсорных данных, поступающих в ЦНС по проводящему пути; T пропускная способность проводящего пути; R мощность потока сенсорных данных, которую способен сгенерировать рецептор.

Пороемся еще в книгах по физиологии и попытаемся определить эти T и R.

Оценка пропускной способности проводящих путей

Из курса школьной биологии все мы знаем, что нервные импульсы передаются с помощью электрических токов, протекающих по нервным клеткам и их отросткам. Если вспомнить ту же школьную физику, то скорость электромагнитной волны в вакууме ~ 300 000 км/сек. Справочники по вычислительным сетям подскажут, что скорость распространения информативного сигнала в наиболее распространенных кабелях витых парах пятой категории (UTP 5) составляет ~0,7 от скорости света в вакууме ~ 210 000 км / сек. В человеческих нервах же этот показатель принимает значения [1.3] от 0,5 до 120 м / сек.! Как вы думаете откуда такие фантастические скорости?

Происходит это потому, что принцип протекания электрического тока в живых клетках коренным образом отличается от его протекания в проводниках. Нервный импульс, по науке называемый потенциалом действия, передается по клеточной мембране за счет последовательного изменения электрического потенциала ее фрагментов. При этом само изменение потенциала происходит за счет ионных токов, протекающих между клеткой и межклеточным пространством (Рисунок 6).


Рисунок 6, (с) Яндекс. Картинки

Однако медленная скорость распространения это не самое главное. Важно то, что информация, передаваемая в нервной системе, модулируется частотой потенциалов действия [1.4], каждый из которых имеет одинаковую амплитуду и длительность. Подобный подход к передаче информации физиологи окрестили как все или ничего. Считается, что он более помехоустойчив (организм стареет, он может отравится, заболеть и т.д.) нежели простейшая амплитудная модуляция.

Длительность потенциала действия в нервах составляет 1 мс [1.5], что позволяет говорить о том, что за 1 секунду может быть передано от 0 до 1000 потенциалов действия или 1001 состояние (модуляция осуществляется частотой потенциалов действия), что дает нам пропускную способность T ~ 10 бит / сек (для двоичного представления 1001 состояния нужно (бит).

Оценка мощности информационного потока, исходящего из рецептора

Изначально в этой главе я хотел рассказать про зрительные рецепторы, а затем в следующей главе рассчитать мощность потока зрительного восприятия. Я подобрал справочные данные по чувствительности глаз и вот-вот должен был найти тактико-технические характеристики фоторецепторов, но найти их так и не смог.

В книгах по физиологии указаны пороговые значения восприятия того или иного органа чувств, расписано, из каких рецепторов он состоит, приводится ориентировочное количество рецепторов, и описываются базовые принципы их функционирования. Например, для зрения указывается:

1. что в глазах есть 4 типа фоторецепторов: палочки, S-колбочки (синие), M-колбочки (зеленые), L-колбочки (красные) [2.4, 4];
2. что глаз (не рецептор) способен различать около 200 оттенков цветов [2.4];
3. что глаз в сценах с одинаковой освещенностью видит контрастность 1:40 [1.6];
4. что частота слияния мельканий (считай частота оцифровки видеосигнала) для цветного зрения достигает 80 стимулов / сек. [1.7].

Проблема в том, что на основании этих данных невозможно рассчитать информационный вклад единичного фоторецептора, так как все эти показатели достигаются в основном за счет обработки сигналов мозгом.

Справедливости ради стоит отметить, что модель восприятия (Рисунки 1 и 2), используемая в этом исследовании, довольно примитивна и имеет некоторые неточности. В частности, сигнал с фоторецептора передается не напрямую в мозг, а предварительно пробегает по нескольким промежуточных нейронам, где осуществляется его первичная обработка. Но этот недостаток не является критичным, так как обработанные данные все равно передаются в мозг, где и осуществляется их основной анализ, а количество информации в результате первичной обработки может лишь уменьшиться. Это позволяет без серьезных искажений принять договорённость, при которой рецептором будут называть не только клетку, осуществляющую трансдукцию (то есть преобразование стимула в нервный импульс), но и остальные нейроны, по которым идет сигнал, до первого нейрона проводящего пути. Так что проблема не в модели, а в отсутствии первичной информации.

Кстати говоря, по другим органам чувств ситуация с характеристиками рецепторов такая же печальная.

Оценка мощности информационного потока, получаемого от зрения

Не смотря на наш провал с оценкой мощности информационного потока, поступающего от одного зрительного рецептора, попробуем рассчитать суммарный информационный поток, поступающий от зрения целиком. Для этого примем, что его мощность ограничивается лишь числом и пропускной способностью проводящих путей.

Физиологи сходятся во мнении, что из глаза исходит нервных окончаний [2.1] (считай проводящий путей), а с учетом того, что глаза два, и один проводящий путь позволяет передать 10 бит / сек. получаем мощность потока зрительного восприятия в бит / сек = 2 500 000 байт / сек = 2,5 Мб / сек.

Полученный результат близок к результату, указанному в трехтомнике Р. Шмидта [1.2] в части зрения.

Мегапиксели vs. глаза

Многие могут задаться вопросом: Если мы воспринимаем так мало, то почему мегапиксели камер в смартфонах растут из года в год?.

Как ни странно, но на этот вопрос довольно просто ответить. Дело в том, что человеческое зрение устроено довольно хитро. Резко и четко мы воспринимаем небольшой участок (пятно высокой четкости) в центре обозреваемой картины, все остальное размыто, а по краям изображение вообще черно-белое.

Если рассматривать улыбку на знаменитой картине Леонардо Да Винчи Мона Лиза, то реальное восприятие будет примерно таким (Рисунок 7):


Рисунок 7

Чтобы рассмотреть всю картину мы, словно читая, будем двигать по ней пятно высокой четкости, ну а мозг из этой видеозаписи уже смастерит нам красивую четкую картинку.

Те 2.5 Мб / сек. зрительного восприятия, что мы намеряли ранее, поступают в основном от этого пятна высокой четкости. А учитывая то, что взгляд, двигаясь по картинке, должен всегда получать качественное и четкое изображение, получается, что рассматриваемая картинка должна быть всегда лучше, чем глаз может воспринять пятном высокой четкости. Это и есть одна из причин роста мегапикселей.

Итоги и анализ результатов

1. В результате исследования мы с вами получили два числа, претендующих на определение максимального объема информации, воспринимаемой человеком за свою жизнь:
   
   1. 4,4 Пбайт по версии трехтомника Физиология человека;
   2. 394,2 Пбайт по версии книги Наглядная физиология.
2. Верифицируя полученные числа собственными исследованиями, мы рассчитали мощность потока зрительного восприятия, которая составила 2,5 Мбайт / сек. Данное число значительно ближе к мощности потока зрительного восприятия, описанной в трехтомнике Физиология человека, нежели к данным полученным из других источников. Это позволяет высказать мнение о том, что сведения, указанные в данном источнике, ближе к истине, чем сведения из других источников.
3. Мы узнали, что человека можно назвать аналоговым с большой натяжкой. Данные, гуляющие по нервам, передаются в цифре.
4. Сведения о параметрах человеческого восприятия отличаются в различных источниках на порядки. Это может говорить о том, что либо тема плохо изучена, либо о том, что точных результатов получить невозможно.
5. Полученные оценочные объемы человеческого восприятия не представляют из себя каких-либо космических чисел. Оборудование для хранения и обработки подобных объемов информации уже давно присутствует на рынке. Что это значит? А то, что если каким-либо образом удастся оцифровать поступающие в человека сенсорные данные, то нет технических препятствий для их машинной обработки (обучения искусственных нейронных сетей, и т.д.). Не исключено, что подобные исследования позволят серьезно продвинуться на пути к созданию сильного искусственного интеллекта. Кроме того, адепты цифрового бессмертия могут возрадоваться, поскольку их ковчег уже вполне существует.
6. Максимальный объем восприятия определяет предел технологического развития человечества.
   Все наши знания иерархически связаны между собой. Например, высшая математика опирается на алгебру. Нельзя решить дифференциальное уравнение, если не знать элементарных алгебраических операций. На получение каждой порции знаний человек тратит время. Если раньше человек, знающий грамоту, имел достаточные знания для жизни, то сейчас, чтобы нормально жить, нужно иметь специальность и знания на уровне высшего образования. На данный момент человечество находится в начале пути технологического развития. Сейчас за 15 лет (школа + ВУЗ) можно получить приемлемый уровень знаний в любой области человеческих изысканий. По мере продвижения по пути технологического прогресса, это время будет увеличиваться, пока не наступит момент, когда для освоения самых передовых технологий человеку потребуется время, сопоставимое с продолжительностью его жизни. Это и будет пределом технического прогресса человечества. При этом человек может сколь угодно совершенствовать процесс обучения, но больше, чем максимальный объем своего восприятия, он узнать не сможет.

Ссылки

1. Физиология человека: В 3-томах. Т.1. Пер. с англ./ Под ред. Р. Шмидта и Г. Тевса. 3-е изд. М: Мир, 2005. ISBN 5-03-003575-3
   
   1. стр. 247
   2. стр. 177
   3. стр. 45
   4. стр. 173
   5. стр. 29
   6. стр. 238
   7. стр. 256
2. Наглядная физиология / С. Зильбернагль, А. Деспопулос; пер. с англ. М: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. ISBN 978-5-94774-385-2
   
   1. стр. 370
   2. стр. 347
   3. стр. 352
   4. стр. 368
   5. стр. 360
3. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд..: Пер. с англ. М.: Издательский дом Вильямс, 2006. ISBN 5-8459-00887-6
   
   1. стр. 49
4. Human Visual Pigments: Microspectrophotometric Results from the Eyes of Seven Persons / H. J. A. Dartnall, J. K. Bowmaker and J. D. Mollon / Proceedings of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences Vol. 220, No. 1218 (Nov. 22, 1983), pp. 115-130 (16 pages) Published By: Royal Society / www.jstor.org/stable/35874?seq=1

Перечень рекомендуемой литературы

1. Анатомия нервной системы / Козлов В. И., Цехмистренко Т. А. / Учебное пособие для студентов. М.: Мир, 2006 ISBN 5-03-003567-2
2. Глаз, мозг, зрение / Д. Хьюбел; Пер. с англ. О. В. Левашова, Г. А. Шараева; Под ред. А. Л. Бызова. М.: Мир, 1990. ISBN 5-03-001254-0
3. Физиология высшей нервной деятельности и сенсорных систем: Учебник вузов. / А. С. Батуев. 3-е изд., испр. и доп. СПб: Питер, 2008. ISBN 978-5-91180-842-6
4. Физиология высшей нервной деятельности с основами нейробиологии: учебник для студ. высш. учеб. заведений / В. В. Шульговский. 2-е изд. испр. и доп. М.: Издательский центр Академия, 2008. ISBN 978-5-7695-5092-8

В известной работе Емельянова-Ярославского Л.Б. Интеллектуальная квазибиологическая система. Индуктивный автомат (М., Наука, 1990) была предложена модель взаимодействия нейронов, образующих новые управляющие связи с формированием сети взаимодействий за счет добавления нового свойства, путем изменения функционального состояния нейронов (возбуждения) в зависимости от необходимости получения дополнительных энергетических ресурсов, с последующим использованием этих управляющих взаимодействий для получения общего свойства активности сети системы управления ресурсами. Гипотетическое допущение о необходимом притоке энергии и его последующем межнейронном перераспределении, потребовалось в качестве обоснования идеи возникновения и постоянного обновления импульсной нейронной индуктивности для поддержания активности нейросети. Очевидно автором модели так было понято, как могли бы работать нейронные механизмы живого протомозга на ранних эволюционных этапах. Также предполагалось, что в дальнейшем происходила самосборка активных сетей управления ресурсами в укрупненные нейронные ансамбли с последующим наращиванием их функционала и формирования интеллекта.



Однако, гипотетическое допущение о необходимости нейронного управления притоком энергии противоречит теории клеточной биоэнергетики, первый закон которой гласит: Живая клетка избегает прямой утилизации энергии внешних ресурсов при совершении полезной работы. Сначала она трансформирует эту энергию в конвертируемую форму АТФ, Na+ (разность электрохимических потенциалов натрия) или Н+ (разность электрохимических потенциалов протона) и использует её затем в различных энергоёмких процессах. Биологическая логика любой живой клетки в обеспечении себя энергией такова целью окисления глюкозы является получение АТФ (аденозинтрифосфорной кислоты). Путь по которому глюкоза окисляется для получения энергии, называется гликолиз. Конечным продуктом гликолиза является пировиноградная кислота (пируват). В зависимости от присутствия или отсутствия кислорода образуются ацетил-коэнзим-А (электротранспортный метаболит) либо молочная кислота (лактат). Оба эти вещества вместе с пируватом входят в гомеотстатический субстрат, который клетка утилизует в своих внутренних метаболических процессах и в этом ей не требуется регулирование извне.

Механизм регуляции это нормирование концентрации веществ самим гомеостазом, если к примеру концентрация лактата возрастает выше нормы, то запускаются реакции превращающие молочную кислоту в пировиноградную и утилизация этих излишков в том же цикле трикарбоновых кислот (цикл Кребса) с образованием АТФ. Таким образом объясняется, значимость глюкозы для клетки такова, что всякое замедление через внешнее управление противоестественно в том числе для самого нейрона. К тому же, ввиду известного обстоятельства обмена веществ, мозговая ткань зависит от внешних источников энергии и получает глюкозу вместе с кислородом из локального кровотока, а сама глюкоза попадает в кровоток в результате гидролиза углеводов в желудочно-кишечном тракте, откуда транспортируется во все клетки организма, и хотя мозговая активность коррелирует с флуктуацией вызываемой пульсацией сосудистого русла, но она не является регулятором гликолиза.

Таким образом трофическая функция мозговой ткани сама собой разрешает исходный вопрос зачем нейрону нужен мозг?, которым у Емельянова-Ярославского Л.Б. открывается развернутое модельное рассуждение о возможности возникновения в природе квазибиологического индуктивного автомата, в качестве вычислительной надстройки над физиологическим механизмом клеточного питания. Сразу требуется разъяснение, как нейрон справляется с флуктуациями обеспечивающими приток питательных веществ и кислорода, это древний физиологический механизм возникший еще до того, как у биологического нейрона появились электрический и химический синапсы. Кровоток обеспечивает трофику и дыхание у всех прочих клеток организма, не только у нейронов, и эта общность имеет структурное подкрепление, так у других клеток как и у нейронов, главным образом из электротонически возбудимых тканей (каковыми являются скелетная мускулатура и некоторые специализированные клеточные образования, такие как глия), у этих клеток есть коннексоны. Они представляют собой распространенный тип контактов между животными клетками, являющие собой щелевые бислойные структурные элементы образуемые мембранами соприкасающихся клеток.

Данная контактная структура существует в виде водного канала между цитоплазмой двух соседних клеток, в просвете которого находятся особые белки коннексины, изгибающиеся доступным им образом из-за собственных физико-химических взаимодействий в результате чего просвет канала то перекрывается, то открывается и одной из основных движущих сил этого клапано-подобного действия подвижных белковых молекул являются механические флуктуации кровотока, к которым податливо чувствительны клеточные мембраны. Через коннексоны осуществляется обмен ионами и также водорастворимыми сигнальными молекулами, а в тех случаях когда одна из соседствующих клеток собственным метаболизмом не может обеспечить фосфатный синтез АМФ, АДФ или АТФ, через коннексоны проникает этот вид конвертируемой энергии из других клеток.

И на этом эволюционно сложившемся уровне клеточной взаимообусловленности главенствующим образом передачи информации от клетки к клетке является прямое сигнальное семиохимическое взаимодействие. На этом уровне организации внутриклеточной кибернетики собственно нейрон не имеет инициирующих онтогенетических предпосылок для проявления себя в качестве интеллектуального вычислительного элемента. Так как молекулярные рецепторы-мишени со своими сенсорными свойствами выполняют функции молекулярного распознавания и формирования сигнала об объекте с которым произошло взаимодействие внутриклеточно, и не транслируются далее структурообразования идущего внутри клетки (нейрона). Вещества компактизируются в комплексы взаимодействия по тем биологическим основаниям, которые жестко обусловлены клеточной биологией в механизме стабилизации химических превращений. Все взаимодействующие частицы живой материи имея свой характерный размер (атом, молекула, макромолекула, органелла, клетка, организм) одновременно участвуют в разных процессах с разными кинетическими временами. Поэтому образуют иерархии организации биологической материи, каждая со своим временем жизни, связность же их в единое целое обусловлена в том числе и способами передачи информации между химическими индивидами (специфическими соединениями) из которых они состоят.

Исходя из этих представлений, биохимия внутренней среды организма являет собой сложную полииерархическую систему (ДНК, РНК, пептиды, липиды, сахара, биоэлектролиты и другая органика) с ее разнообразными химическими и физико-химическими процессами лежащими в основе жизнедеятельности всех видов тканей и органов. Биологическая полииерархичность является порождающей машиной эволюции, когда для управления физическими состояниями организма (тканей и органов) становятся востребованными иные знаковые воздействия на биологическое вещество, тогда химические структуры становятся подчиненными элементами в передаче информации. Семиохимическая система молекул инициирует особые изменения в клетке, очередность которых прописана в биохимических мессенджерах, веществах концентрация которых строго контролируется гормонами, нейромедиаторами и другой внеклеточной биохимией, синергией всех этих факторов обусловлена строгая периодичность роли мессенджеров в клеточном метаболизме. Сами же молекулы мессенджеры обладая сродством к белкам нужны для регуляции взаимодействий между внутриклеточными белками, которые находятся на определенном расстоянии друг от друга, обусловленном процессами формирования пространственной белковой структуры (фолдинг).

Корректная работа белков в клетке возможна лишь при правильно сформировавшихся белковых глобулах (трехмерных структурах), тогда на внешней поверхности молекулы в нужном месте сложится такая конформация вещества (активный центр), которая способствует правильному прикреплению белковой молекулы к мембране клетки. С учетом того, что активный центр это прежде всего конфигурация химических свойств, таких как гидрофильность, гидрофобность и электрический заряд, этим определяются энергетические состояния готовности белка к выполнению его специфической функции. Кроме того особым образом происходит стимуляция терминальных участков нейронной мембраны рецептором белковой природы (например, ацетилхолином), являющимся донором электронов (лигандом) придающим дополнительную электроотрицательность и одновременно служащим координационным мостиком для продвижения электрического заряда. Чем в значительной мере предопределяются функциональные возможности для импульсного разряда нейрона при выполнении его миссии по передаче информации в мозге.

В связи с этим требуется пересомысление еще одного теоретического предположения Емельянова-Ярославского Л.Б., а именно Разряд в нейроне нужен самому нейрону. Зачем нейрону эта потеря энергии и как она может быть восполнена? Только в том случае, когда отклик структуры на которую направлен разряд по энергетической отдаче будет большей или равной величины? Непреложным фактом является наличие у нейрона также таких структурных элементов, как электрический (эфапс) и химический синапсы, имеющих непосредственное отношение к электро-импульсной передаче информации. Принимая во внимание факт того что, синапсы с химическим механизмом передачи возбуждения и эфапсы с их электрическим механизмом передачи возбуждения одинаковым образом встроены в механизм распространения биоэлектрического импульса по нервным волокнам, чем существенно отличаются от пассивного канально-контактного механизма коннексонов. Нервное волокно аксонов и дендритов, как бы изолирует мембранные контакты с разными локальными потенциалами, при этом все происходит в единой биоэлектролитной среде с ионной электрической проводимостью, где водные и органические биоэлектролиты самоупорядочиваются термодинамикой.

Как внутри клеток, так и в межклеточном пространстве, так и в жидкой среде кровотока биоэлектролиты представляют ту среду в которой соотнесены и увязаны в одну систему сигнальные молекулярные структуры, которые только таким образом могут выполнять свои биологические функции внутри и вне органелл, и клеточных компартаментов. Ведь клетка является проточным реактором, в ячейках которого (квази-ящиках Вант-Гоффа) накапливаются термодинамические самоорганизующиеся структуры (Васнецова, Гладышев
Экологическая биофизическая химия с.61) и об этих функциональных событиях осуществляется запись в конформациях олигопептидов синтез которых идет в химических синапсах. Конформация складывающаяся в момент олигомеризации белкового полимера определяет его молекулярные реакционные характеристики, структурно складывается конфигурация вещества с большой долей поверхностных атомов, предопределяющих особенности физико-химических свойств.

Так как в нейроне существует разнообразие веществ обязательных для гомеостатической нормы его существования, более 10000 химических индивидов, но все эти вещества (нейропротекторы) подчиняются надмолекулярным силам (температура, давление, время установления межмолекулярного равновесия) осуществляющим гомеостатические перестройки, то все вариации химического состава могут быть отображены в избранной конформации молекулы памяти М-дзета (PKM), для этого не нужно строгое количественное и видовое определение участвующих веществ, достаточно что молекула памяти помечена собственной морфологией являющейся неотъемлемым свойством органического вещества и вместе с тем указателем знаковой принадлежности к отрефлексированной совокупности внутринейронных событий. При этом складывается метастабильное состояние полимера PKM удовлетворяющее потребным временам поддержания гомеостаза.

Прохождение тока через биоэлектролиты сопровождается переносом вещества, поэтому представляется единственно возможный эволюционный переход произошел, когда появилось статическое вещество нервного волокна обладающее универсальной импульсной проводимостью за счет встроенных лигандов и перенос вещества перестал быть необходимостью при передаче сигнальной информации. С появлением химического и электрического синапсов произошла своего рода условная информационная развязка семиохимической информации в связке ДНК-РНК-белки, где знаковая информация в связанном виде создается и хранится в олигопептидах химического синапса (Protein kinase M zeta, PKM), а знакопеременная летучая информация имульсных токов проскакивает эфапсы для быстрых перестроек биоэлектролитов и фоновых химических сред внутри нейронов. Только после этого эволюционного шага природа начала строить индуктивные автоматы с условно-обособляемыми контурами, которые нам известны и морфологически классифицированы по типам топического расположения эфапсов и химических синапсов относительно сомы нейронов и других их неотъемлемых частей: аксоаксональные, аксодендритические, аксосоматические, дендро-дендритические, дендросоматические, соматосоматические.

Благодаря этому разнообразию вариантов оконтуривания связей и в том числе с обратной связью (если таковую понимать как прохождение потенциалов в обратном антидромном направлении) возникли и эволюционно закрепились такие варианты передачи коэффициентов импульсов, когда величина отношения потенциалов, возникающих в пре- и постсинаптической мембранах в процессе возбуждения характеризует функциональные свойства нейронного автомата. Однако, этого достаточно лишь для предсказанной Емельяновым-Ярославским Л.Б. системы управления ресурсами, с оговоркой, что это информационные ресурсы, а не энергетические, как предполагал автор квазибиологического учения. Но, индуктивный автомат не является думающей машиной со своей психофизикой создающей свои индивидуальные нейромодели корректирующие бытие, это самый простой интеллект межнейронных взаимодействий. Это низовой класс реальных информационных систем отслеживающих семиохимические сигналы для последующей конвертации их в сигналы другой физической размерности, оказывающие энергетическое стимулирующее влияние на управляемые ими структуры.

Так как конформация молекулы памяти вместе с топологией химсинапсов, эфапсов и даже коннексонов образуют единое геометрическое множество в системе информационных взаимодействий, то контуры их связности являются структурной схемой автоматизированной системы управления физическими возможностями организма (его гомеостатическим самочувствием). Нейронам не нужна реминесценция о химической рецепции (незачем дублировать память прописанную в энхансерах ДНК), у нейронов потребность в информации о допустимых отклонениях гомеостаза. Эту информацию они синтезируют в химсинапсах, получая такую укладку белкового полимера PKM, которая возможна в тех условиях гомеостаза при которых совпадают все необходимые множественные физико-химические параметры парциального давления кислорода, концентрации глюкозы, etc., и все это отображается на сборке укладки молекул памяти протеин-киназы М-дзета.

И уже эта синтетическая информация может быть получена другими нейронами в порядке информационного обмена в контурах управления отклонениями гомеостаза. Так происходит, потому что скопление молекул памяти, увеличивает вероятность того, что во время потоковой ионизации внутри химического синапса белковый полимер PKM превратится в многозарядный ион характерного семиотически идентифицируемого вида. Последующее семиохимическое преобразование зависит от того, каким способом ионные заряды переместятся с поверхности многозарядной молекулы в иные биоэлектролитические структуры переносящие импульсные токи, в итоге это будет уже иная сигнальная знаковая информация межнейронного общения (регуляции, управления, исполнения). Отбор которой происходит вероятностным образом, где структура вероятности предзадана нейромедиаторами, логично предположить что в каждом случае отбираются корреляты отклонений с получением рабочей выборки индуктивных аналогий близких исходным семиохимическим посылкам.

Перед нейроном стоит задача получения информации об отклонениях в собственном аутогомеостазе, следовательно он должен или получить отклики от других нейронов с которыми связан дендро-аксональным деревом, или каким-то образом перенаправить собственную синтетическую информацию в свой собственный адрес. Из этого следует, что для решения этой задачи объектом управления нейрона является дендро-аксональное дерево связей с другими нейронами и на эту непростую систему связей распространяются семиохимические законы управления требуемыми энергоинформационными событиями. Это означает, что в критически важных точках дендро-аксональных путей происходит индуктивное преобразование нейроимпульса в сигнал под воздействием регуляторных веществ. Примером такого вещества является ацетилхолинэстераза, которая полностью и мгновенно гидролизует ацетилхолин с образованием уксусной кислоты и холина, передача нервного импульса прекращается. Это прерывание имеет решающее значение для импульсного нейрона, за время прерывания развивается торможение гасящее возбудимость нейрона, функциональная активность понижается вместе с энерготратами, аутогомеостаз стабилизируется. Учитывая, что подобное прерывание может быть не единичным, а множественным с участием иных веществ (аденозин, глутамат, дофамин, норадреналин, серотонин и др.) на всем спектре дендро-аксональных связей в том числе за счет многочисленных повторов информация приобретает иной процессуальный ресурсный вид, бионический. И для извлечения из этого типа ресурса дополнительной полезности нужен информационный прибор отличный от индукционного автомата, такой который строит функциональные нейромодели.

Литература:
Интеллектуальная квазибиологическая система Индуктивный автомат Л.Б. Емельянов-Ярославский МОСКВА НАУКА 1990 www.aha.ru/~pvad/f0.htm

ЗАКОН БИОЭНЕРГЕТИКИ В.П. Скулачев, МГУ имени М.В. Ломоносова nature.web.ru/db/msg.html?mid=1159125&s

ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ БИОФИЗИЧЕСКАЯ ХИМИЯ А.Л. Васнецова, Г.П. Гладышев МОСКВА НАУКА 1989 search.rsl.ru/ru/record/01001483035

Информация и сигналы в молекулярных системах Крук Н.Н. cyberleninka.ru/article/n/informatsiya-i-signaly-v-molekulyarnyh-sistemah/viewer

Перспективы моделирования мышления Александр Львович Шамис Компания ABBYY, базовая кафедра ФИЗТЕХ samlib.ru/s/shamis_aleksandr_lxwowich/iskusstwennyjintellekt-mifilirealxnostx.shtml

Нейронные модели мышления к.т.н., ст.научн.сотр., В.Г. Страхов www.gotai.net/documents/doc-msc-018.aspx

К введению в психологию Л.Б. Емельянов-Ярославский, В.Г. Страхов. ailab.ru/media/kunena/attachments/82/____.rtf